如何重命名重复的 MultiIndex 列名称？

Question

我有一个包含两级列索引的数据框。可重现的数据集。df = pd.DataFrame(   [ ['Gaz','Gaz','Gaz','Gaz'],    ['X','X','X','X'],    ['Y','Y','Y','Y'],    ['Z','Z','Z','Z']],columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['A','A','C','D'],                          ['Name','Name','Company','Company']])我想重命名重复的 MultiIndex 列，仅当 level-0 和 level-1 组合重复时。然后在末尾添加一个后缀数字。就像下面的那个。下面是我找到的一个解决方案，但它只适用于单级列索引。class renamer():def __init__(self):    self.d = dict()def __call__(self, x):    if x not in self.d:        self.d[x] = 0        return x    else:        self.d[x] += 1        return "%s_%d" % (x, self.d[x])df = df.rename(columns=renamer())我认为可以修改上述方法以支持多级情况，但我对 pandas/python 太陌生了。提前致谢。@Datanovice 这是为了向您澄清我需要的输出。我有下面的片段。import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(   [ ['Gaz','Gaz','Gaz','Gaz'],    ['X','X','X','X'],    ['Y','Y','Y','Y'],    ['Z','Z','Z','Z']],columns=pd.MultiIndex.from_arrays([                        ['A','A','C','A'],                         ['A','A','C','A'],                        ['Company','Company','Company','Name']]))s = pd.DataFrame(df.columns.tolist())cond = s.groupby(0).cumcount()s = [np.where(cond.gt(0),s[i] + '_' + cond.astype(str),s[i]) for i in range(df.columns.nlevels)]s = pd.DataFrame(s)#print(s)df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(s.values.tolist())print(df)目前的结果是——我需要的是最后一段列索引不应该算作重复，因为“AA-Name”与前两个不一样。

Answer 1

可能是执行此操作的更好方法，但您可以从列中返回数据框并对它们应用条件操作并重新分配它们。

df = pd.DataFrame(

   [ ['Gaz','Gaz','Gaz','Gaz'],

    ['X','X','X','X'],

    ['Y','Y','Y','Y'],

    ['Z','Z','Z','Z']],

columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['A','A','C','A'],

                          ['Name','Name','Company','Company']])

s = pd.DataFrame(df.columns.tolist())

cond = s.groupby([0,1]).cumcount()

s[0] = np.where(cond.gt(0),s[0] + '_' + cond.astype(str),s[0])

s[1] = np.where(cond.gt(0),s[1] + '_' + cond.astype(str),s[1])

df.columns = pd.MultiIndex.from_frame(s)

print(df)

0    A    A_1       C       D

1 Name Name_1 Company Company

0  Gaz    Gaz     Gaz     Gaz

1    X      X       X       X

2    Y      Y       Y       Y

3    Z      Z       Z       Z

Answer 2

尝试这个 -

arrays = [['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],['A', 'A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D']]

tuples = list(zip(*arrays))

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), columns=index)

    A               B

    A   A   A   B   C   C   D   D

0   0   0   1   3   1   2   1   4

1   0   1   1   1   1   3   0   1

2   1   1   4   2   3   2   1   4

suffix = pd.DataFrame(df.columns)

suffix['count'] = suffix.groupby(0).cumcount()

suffix['new'] = [((i[0]+'_'+str(j)),(i[1]+'_'+str(j))) for i,j in zip(suffix[0],suffix['count'])]

new_index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(suffix['new']))

df.columns = new_index