可以concat
通過filter
過濾Dataframes
:
#if Product is column set to index
df = df.set_index('Product')
print (pd.concat([df.filter(like='R'),
df.filter(like='S')],
axis=1,
keys=('Store_R','Store_S')))
Store_R Store_S
R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
Product
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
創建MultiIndex.from_tuples
的另一個解決方案,但是必要的第一列都是R
,然後是S
。由於值已分配且可能有些值可能錯誤對齊。
colsR = [('Store_R', col) for col in df.columns if 'R' in col]
colsS = [('Store_S', col) for col in df.columns if 'S' in col]
df = df.set_index('Product')
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colsR + colsS)
print (df)
Store_R Store_S
R_1 R_2 R_3 S_1 S_2 S_3
Product
x 2 4 21 12 43 54
y 5 2 12 42 31 12
sort_index
可以幫助排序列名:
print (df)
Product S_1 R_2 R_3 S_12 S_2 S_3
0 x 2 4 21 12 43 54
1 y 5 2 12 42 31 12
colsR = [('Store_R', col) for col in df.columns if 'R' in col]
colsS = [('Store_S', col) for col in df.columns if 'S' in col]
df = df.set_index('Product').sort_index(axis=1)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colsR + colsS)
print (df)
Store_R Store_S
R_2 R_3 S_1 S_12 S_2 S_3
Product
x 4 21 2 12 43 54
y 2 12 5 42 31 12
非常感謝您的幫助。但是,如果商店數量的價值是動態的呢?目前我只提到了兩家商店R和S,我們假設現在我有15家這樣的商店和我在一起,並且我想把相同類型的標題放在一起。 –