DataFrame列名中包含的属性/信息
data = pd.DataFrame([[1,0,2,3,4,5],[0,1,2,3,4,5],[1,1,2,3,4,5],[0,0,2,3,4,5]], columns=['split','sex', 'group0Low', 'group0High', 'group1Low', 'group1High'])
means = data.groupby(['split','sex']).mean()
group0Low group0High group1Low group1High
split sex
0 0 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 0 2 3 4 5
1 2 3 4 5
low high
split sex group
0 0 95 265
0 0 1 123 54
1 0 120 220
1 1 98 111
1 0 0 150 190
0 1 211 300
1 0 139 86
1 1 132 250
共有1个答案
第一个技巧是使用stack将列聚集到单个列中：
In [6]: means
Out[6]:
group0Low group0High group1Low group1High
split sex
0 0 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 0 2 3 4 5
1 2 3 4 5
In [13]: stacked = means.stack().reset_index(level=2)
In [14]: stacked.columns = ['group_level', 'mean']
In [15]: stacked.head(2)
Out[15]:
group_level mean
split sex
0 0 group0Low 2
0 group0High 3
现在，我们可以使用pd.series.str在group_level上执行所需的任何字符串操作，如下所示：
In [18]: stacked['group'] = stacked.group_level.str[:6]
In [21]: stacked['level'] = stacked.group_level.str[6:]
In [22]: stacked.head(2)
Out[22]:
group_level mean group level
split sex
0 0 group0Low 2 group0 Low
0 group0High 3 group0 High
现在你做生意了，你可以为所欲为。例如，对每个组/级别求和：
In [31]: stacked.groupby(['group', 'level']).sum()
Out[31]:
mean
group level
group0 High 12
Low 8
group1 High 20
Low 16
In [113]: stacked.reset_index().groupby(['split', 'sex', 'group', 'level']).sum().head(4)
Out[113]:
mean
split sex group level
0 0 group0 High 3
Low 2
group1 0High 5
0Low 4
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