在熊貓更改列名以層次列

Question

比方說，我有一個分級指數數據幀：

>>> df = pd.DataFrame(np.ones((2, 4))) 
>>> df 
    0 1 2 3 
0 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 

[2 rows x 4 columns] 
>>> df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['i', 'ii']]) 
>>> df 
    a  b  
    i ii i ii 
0 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 

[2 rows x 4 columns] 

有一種簡單的方法來改變下的「B」列名？我認爲以下是直觀的，但它不起作用。

>>> df['b'].columns = ['iii', 'iv'] 
>>> df 
    a  b  
    i ii i ii 
0 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 

[2 rows x 4 columns] 

Answer 1

重命名columar多索引是一個有點尷尬的ATM（並重命名它自我它不處理多索引在一個很好的方式）。如果它的框架索引，它很容易reset_index/rename/set_index。

所以2種選擇:(這在0.15.0中也會變得更容易）;現在必須設定所有的級別，即使是你沒有改變的級別。

In [39]: df.columns = df.columns.set_levels([['iii','iv'],df.columns.levels[1]]) 

In [40]: df 
Out[40]: 
    iii  iv  
    i ii i ii 
0 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 

或簡單地重新創建並設置一個新的索引（對於所有列）。