Pandas - 展平多索引表而不删除索引答案

【问题标题】：Pandas - Flatten multi-index table without drop the indexPandas - 展平多索引表而不删除索引
【发布时间】：2022-01-04 09:42:14
【问题描述】：

使用原始 csv 文件，我制作了一个新的数据透视表：

version_pivot_table = treatcriteria_data.pivot_table(index=['version'], columns=['week'], values=['hours'], aggfunc='sum')

我得到这张表：

                              hours                               
week                             47             48             49   
version                                                
147.0.0.35            119404.056481  103956.232244            NaN   
147.1.0.4                       NaN   52494.531709  145452.572156   
148.0.0.16                      NaN            NaN            NaN

我想要这张表，一个扁平的表，但不删除“版本”列，并且有一个“总计”行：

version                   47               48               49
147.0.0.35     119404.056481    103956.232244              NaN   
147.1.0.4                NaN     52494.531709    145452.572156 
148.0.0.16               NaN              NaN              NaN 
Total          119404.056481    156450.763954    145452.572156

编辑：感谢您的回答，但我忘记指定列的索引是整数，这分别给了我这些错误消息：

ValueError: 期望 str 类型的值，得到 int 类型的 47

ValueError: 期望 str 类型的值，得到 ('hours', 47) 类型的元组

【问题讨论】：

嗨，你能发布一些原始数据吗？在发布答案之前快速尝试

标签： python pandas multi-index

【解决方案1】：

用途：

>>> version_pivot_table.droplevel(level=0, axis=1).rename_axis(index=None, columns='version')

version                47             48             49
147.0.0.35  119404.056481  103956.232244            NaN
147.1.0.4             NaN   52494.531709  145452.572156
148.0.0.16            NaN            NaN            NaN

对于Total 行，我建议您使用margins=True 和margins_name='Total' 作为pivot_table 的参数，然后删除Total 列。像这样的：

version_pivot_table = \
    treatcriteria_data.pivot_table(index='version', columns='week',
                                   values='hours', aggfunc='sum',
                                   margins=True, margins_name='Total') \
                      .drop(columns='Total').droplevel(level=0, axis=1) \
                      .rename_axis(index=None, columns='version')

【讨论】：

我的解决方案有问题，因为 '47'、'48'、'49' 是整数类型，但在此代码之后我成功了： version_pivot_table.columns = version_pivot_table.columns.get_level_values(1 ) version_pivot_table = version_pivot_table.reset_index() version_pivot_table= version_pivot_table.append(version_pivot_table.sum(numeric_only=True), ignore_index=True) version_pivot_table.at[len(version_pivot_table.index) - 1, 'version'] = 'Total'跨度>

【解决方案2】：

我忘了精确 '47', '48', '49' 是整数类型，我收到了这个错误信息：

ValueError: 期望 str 类型的值，得到 ('hours', '47') 类型的元组

我用这段代码解决了这个问题：

version_pivot_table.columns = version_pivot_table.columns.get_level_values(1)
version_pivot_table = version_pivot_table.reset_index()
version_pivot_table= version_pivot_table.append(version_pivot_table.sum(numeric_only=True), ignore_index=True)
version_pivot_table.at[len(version_pivot_table.index) - 1, 'version'] = 'Total'

结果：

           version      47       48      49
147.0.0.35_E0_V298  119404   103956                   
 147.1.0.4_E0_V299          52494.5  145453 
148.0.0.16_E0_V300                                    
             Total  119404   156451  145453

【讨论】：