Как избавиться от многоуровневого индекса после использования сводной таблицы pandas?

У меня был следующий кадр данных (реальный кадр данных намного больше, чем этот):

sale_user_id    sale_product_id count
1                 1              1
1                 8              1
1                 52             1
1                 312            5
1                 315            1

Затем изменил его, чтобы переместить значения в sales_product_id в виде заголовков столбцов, используя следующий код:

reshaped_df=id_product_count.pivot(index='sale_user_id',columns='sale_product_id',values='count')

и результирующий кадр данных:

sale_product_id -1057   1   2   3   4   5   6   8   9   10  ... 98  980 981 982 983 984 985 986 987 99
sale_user_id                                                                                    
1                NaN    1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3                NaN    1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4                NaN    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

как вы можете видеть, у нас есть многоуровневый индекс, мне нужно иметь sale_user_is в первом столбце без многоуровневой индексации:

я использую следующий подход:

reshaped_df.reset_index()

результат будет таким, что у меня все еще есть столбец sale_product_id, но мне он больше не нужен:

sale_product_id sale_user_id    -1057   1   2   3   4   5   6   8   9   ... 98  980 981 982 983 984 985 986 987 99
0                          1    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1                          3    NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2                          4    NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

Я могу подмножить этот фрейм данных, чтобы избавиться от sale_product_id, но я не думаю, что это было бы эффективно. Я ищу эффективный способ избавиться от многоуровневой индексации при изменении формы исходного фрейма

Ответы

Ответ 1

Вам нужно удалить только index name, используйте rename_axis (новое в pandas 0.18.0):

print (reshaped_df)
sale_product_id  1    8    52   312  315
sale_user_id                            
1                  1    1    1    5    1

print (reshaped_df.index.name)
sale_user_id

print (reshaped_df.rename_axis(None))
sale_product_id  1    8    52   312  315
1                  1    1    1    5    1

Другое решение, работающее в 0.18.0 ниже 0.18.0:

reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)

sale_product_id  1    8    52   312  315
1                  1    1    1    5    1

При необходимости удалите также columns name:

print (reshaped_df.columns.name)
sale_product_id

print (reshaped_df.rename_axis(None).rename_axis(None, axis=1))
   1    8    52   312  315
1    1    1    1    5    1

Другое решение:

reshaped_df.columns.name = None
reshaped_df.index.name = None
print (reshaped_df)
   1    8    52   312  315
1    1    1    1    5    1

РЕДАКТИРОВАТЬ по комментарию:

Вам нужен reset_index с параметром drop=True:

reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True)
print (reshaped_df)
sale_product_id  1    8    52   312  315
0                  1    1    1    5    1

#if need reset index nad remove column name
reshaped_df = reshaped_df.reset_index(drop=True).rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
   1    8    52   312  315
0    1    1    1    5    1

Если нужно, удалите только имя столбца:

reshaped_df = reshaped_df.rename_axis(None, axis=1)
print (reshaped_df)
              1    8    52   312  315
sale_user_id                         
1               1    1    1    5    1

Edit1:

Так что если нужно создать новый столбец из index и удалить columns names:

reshaped_df =  reshaped_df.rename_axis(None, axis=1).reset_index() 
print (reshaped_df)
   sale_user_id  1  8  52  312  315
0             1  1  1   1    5    1

Ответ 2

То, как это работает для меня

df_cross=pd.DataFrame(pd.crosstab(df[c1], df[c2]).to_dict()).reset_index()