爲什麼一列停留在數據幀的指數即使它被丟棄

Question

考慮下面的代碼：

>>> data = pandas.DataFrame({ 'user': [1, 5, 3, 10], 'week': [1, 1, 3, 4], 'value1': [5, 4, 3, 2], 'value2': [1, 1, 1, 2] }) 
>>> data = data.pivot_table(index='user', columns='week', fill_value=0) 
>>> data['target'] = [True, True, False, True] 
>>> data 
    value1  value2  target 
week  1 3 4  1 3 4 
user 
1   5 0 0  1 0 0 True 
3   0 3 0  0 1 0 True 
5   4 0 0  1 0 0 False 
10  0 0 2  0 0 2 True 

現在，如果我把這叫做：

>>> 'target' in data.columns 
True 

它返回True預期。但是，爲什麼這也會返回True？

>>> 'target' in data.drop('target', axis=1).columns 
True 

我怎樣才能從表刪除列所以它不再索引和上面的語句返回False？

Answer 1

從現在開始（pandas 0.19.2），multiindex將保留其結構中所有使用過的標籤。刪除列不會從多重索引中刪除它的標籤，並且它仍然在其中引用。參見長GH項目here。

因此，您必須解決問題並進行假設。如果你確信你正在檢查的標籤是在一個特定的指數水平（在你的例子0級），再一個辦法是做這樣的：

'target' in data.drop('target', axis=1).columns.get_level_values(0) 
Out[145]: False 

如果它可以是任何級別，就可以使用get_values()和查找整個列表：

import itertools as it 
list(it.chain.from_iterable(data.drop('target', axis=1).columns.get_values())) 
Out[150]: ['value1', 1, 'value1', 3, 'value1', 4, 'value2', 1, 'value2', 3, 'value2', 4]