索引的下降级别

Question

我从数据透视表 table 中得到以下结果，这是关于访问我的商店的客户等级的计数。我使用 'droplevel' 方法将列 header 展平为 1 层，我怎样才能对索引做同样的事情？我想删除索引上方的 'Grade'，以便列 header 与 'Store No_'.

处于同一级别

Answer 1

您似乎需要删除列名称：

df.columns.name = None

或rename_axis:

df = df.rename_axis(None, axis=1)

样本：

df = pd.DataFrame({'Store No_':[1,2,3],
                   'A':[4,5,6],
                   'B':[7,8,9],
                   'C':[1,3,5],
                   'D':[5,3,6],
                   'E':[7,4,3]})
df = df.set_index('Store No_')
df.columns.name = 'Grade'
print (df)
Grade      A  B  C  D  E
Store No_               
1          4  7  1  5  7
2          5  8  3  3  4
3          6  9  5  6  3

print (df.rename_axis(None, axis=1))
           A  B  C  D  E
Store No_               
1          4  7  1  5  7
2          5  8  3  3  4
3          6  9  5  6  3

df = df.rename_axis(None, axis=1).reset_index()
print (df)
   Store No_  A  B  C  D  E
0          1  4  7  1  5  7
1          2  5  8  3  3  4
2          3  6  9  5  6  3

索引的下降级别

Drop level for index

python

flatten

multiple-columns

dataframe

pandas