重命名未堆叠数据透视表中的 pandas 列值答案

【问题标题】：Rename pandas column values from unstacked pivot table重命名未堆叠数据透视表中的 pandas 列值
【发布时间】：2016-12-28 07:33:07
【问题描述】：

我有 pandas 数据透视表 merge2，看起来像：

   Site   TripDate       Volume    Early_Vol  Percent_Vol
0  024l 2004-12-02  1117.134948  1117.134948     0.000000
1  024l 2005-05-07   390.980708  1117.134948    -0.650015
2  024l 2006-10-07   321.110175  1117.134948    -0.712559
3  024l 2007-10-13   527.631767  1117.134948    -0.527692
4  024l 2008-02-02   597.165065  1117.134948    -0.465449

然后我将merge2 子集化为sub1

sub1 = merge2[['Site','TripDate','Percent_Vol']]
sub1= sub1.set_index(['Site','TripDate'])

sub1 看起来像：

             Percent_Vol
Site TripDate               
024l 2004-12-02     0.000000
     2005-05-07    -0.650015
     2006-10-07    -0.712559
     2007-10-13    -0.527692
     2008-02-02    -0.465449

然后，我将sub1 拆分为t 看起来像：

           Percent_Vol                                                
Site              024l      029l      033l 035l_r    035l_s    041r_r   
TripDate                                                                
2004-06-01         NaN       NaN       NaN    NaN       NaN       NaN   
2004-11-13         NaN       NaN       NaN    NaN       NaN       NaN   
2004-12-02    0.000000  0.000000  0.000000    0.0  0.000000  0.000000   
2005-05-07   -0.650015 -0.290539 -0.300276   -1.0 -0.075511 -0.298801   
2006-10-07   -0.712559 -0.769020 -0.393304   -1.0 -0.520052 -0.284686

在t（即Percent_Vol 和Site）中，我的列名似乎有两个级别，而我只有Site。有没有办法将列名更改为 Site？

【问题讨论】：

标签： python pandas rename

【解决方案1】：

试试这个：

t.columns = t.columns.droplevel()

【讨论】：

我知道这很容易！谢谢