具有多索引列的 Pandas 数据框 - 将列从 0 级移动到 1 级（不交换或重新排序）

Question

我在 Pandas 文档或 SO 中找不到此内容，但是如何将具有多索引列的 Pandas 数据框中的某些列从级别 0 移动到级别 1？我不想交换它们或重新排序它们，我只想将选定的列从级别 0 移动到级别 1，以便这些列最终在级别 1 中复制。所以我最初的数据框看起来像这样

A      B     C     X                                    Y           Z
                   X1               X2                  Y1          Z1
a      b     c     x1               x2                  y1          z1
..     ..    ..    ..               ..                  ..          ..

我想移动列 A、B 和 C 以跨级别复制 X、Y 和 Z 以生成类似的内容

X                         Y                     Z
X1    X2    A    B    C   Y1    A    B    C     Z1    A    B    C
x1    x2    a    b    c   y1    a    b    c     z1    a    b    c
..    ..    ..   ..   ..  ..    ..   ..   ..    ..    ..   ..   ..

我尝试通过循环 X、Y 和 Z 并为每个列分配 A、B 和 C 以简单的方式做到这一点，但这不适用于我。所以下面这行不通。

    for level in ['X', 'Y', 'Z']:
        df[level] = df[level].assign(A=df['A'], B=df['B'], C=df['C']

要重现上面的原始示例数据框，请使用此代码

import pandas as pd

data = [['a', 'b', 'c', 'x1', 'x2', 'y1', 'z1']]

columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [
        ('A',''),
        ('B', ''),
        ('C', ''),
        ('X', 'X1'), ('X', 'X2'),
        ('Y', 'Y1'),
        ('Z', 'Z1')
    ]
)

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

所以输入数据框（为简单起见只有一个数据行）如下所示。

>>> df
   A  B  C   X       Y   Z
            X1  X2  Y1  Z1
0  a  b  c  x1  x2  y1  z1

Answer 1

你可以这样做：

move = ['A', 'B', 'C']
keep = ['X', 'Y', 'Z']
for item in keep:
    for key in move:
        df[(item, key)] = df[key]
df = df.drop(move, axis=1)
df

这将导致：

如果您在打印数据框之前再添加一行，则会得到您正在寻找的结果：

df.sort_index(1, level=0, inplace=True)
df