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如何将DataFrame的二级列索引合并成单个列索引?

要将DataFrame的二级列索引合并成单个列索引,可以使用pandas库中的stack()函数和reset_index()函数。

stack()函数用于将DataFrame的列索引转换为行索引,将二级列索引转换为多级行索引。

reset_index()函数用于将行索引转换为列索引,并重置行索引。

下面是具体的步骤:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个包含二级列索引的DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('C', 'X'), ('C', 'Y')])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
  1. 使用stack()函数将二级列索引转换为多级行索引:
代码语言:txt
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df_stacked = df.stack()
  1. 使用reset_index()函数将行索引转换为列索引,并重置行索引:
代码语言:txt
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df_merged = df_stacked.reset_index()

最终,df_merged将是一个合并了二级列索引的DataFrame,其中包含一个单个的列索引。

这是一个示例的完整代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('C', 'X'), ('C', 'Y')])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

df_stacked = df.stack()
df_merged = df_stacked.reset_index()

print(df_merged)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   level_0 level_1  C
0        0       X  1
1        0       Y  4
2        1       X  2
3        1       Y  5
4        2       X  3
5        2       Y  6

在这个例子中,原始的二级列索引('C', 'X')('C', 'Y')被合并成了单个的列索引C

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