DataFrameのカラムを2行から1行に変換する方法

Question

（１）課題

次のようなデータフレーム（df_1）を考えているとします。
（Markdownの表でうまく伝わるか不安ですが、カラムが階層的に2行になっているイメージです。）

・df_1

	大人	子供
	男	女	男	女
0	100	200	50	100
1	300	600	150	300
2	200	400	100	200

これを次のようなデータフレーム（df_2）に変換したいのですが、どうすればよいでしょうか？

・df_2

	大人_男	大人_女	子供_男	子供_女
0	100	200	50	100
1	300	600	150	300
2	200	400	100	200

（２）自分で検討した結果

次のコードでひとまず対応はできますが、もっとシンプルなやり方はないでしょうか？

df_2 = pd.DataFrame({})
df_2.loc[:,'大人_男'] = df_1['大人','男']
df_2.loc[:,'大人_女'] = df_1['大人','女']
df_2.loc[:,'子供_男'] = df_1['子供','男']
df_2.loc[:,'子供_女'] = df_1['子供','女']

Answer 1

df.columns = df.columns.to_series().apply('_'.join)

でどうでしょうか

以下は動作確認サンプルです。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[100,200,50,100],[300,600,150,300],[200,400,100,200]],
                  columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('大人','男'),('大人','女'),('子供','男'),('子供','女')]))
#    大人        子供     
#     男    女    男    女
#0  100  200   50  100
#1  300  600  150  300
#2  200  400  100  200

df.columns = df.columns.to_series().apply('_'.join)
print(df)
#   大人_男  大人_女  子供_男  子供_女
#0   100   200    50   100
#1   300   600   150   300
#2   200   400   100   200

Comments

[naozoo]

ありがとうございます！

Answer 2

level0=df1.columns.get_level_values(0)
level1=df1.columns.get_level_values(1)
df1.columns=level0+'_'+level1

Comments

[naozoo]

ありがとうございます！