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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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PadasのMultiIndexカラムのDataFrameとシングルカラムのDataFrameを結合したい

omanko

総合スコア10

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/09/05 15:12

編集2020/09/05 15:57

PadasのMultiIndexカラムのDataFrameとシングルカラムのDataFrameをMultiIndexのまま結合したいです。
結合した時にタプルになってしまいます。
シングルカラムをカラムのMの行かWの行に並べたいです。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3columns=pd.MultiIndex.from_product([['M1','M2','M3'], ['W1','W2','W3','W4','W5']], 4names=['month','week']) 5 6data=np.round(np.random.randn(4,15),1) 7multidata=pd.DataFrame(data,columns=columns) 8print(multidata) 9 10test=pd.DataFrame(data=np.round(np.random.randn(4,3),1),index=[0,1,2,3],columns=list('ABC')) 11print(test) 12 13test2=pd.concat([test,multidata],axis=1) 14print(test2) 15
A B C (M1, W1) (M1, W2) (M1, W3) (M1, W4) (M1, W5) (M2, W1) (M2, W2) (M2, W3) (M2, W4) (M2, W5) (M3, W1) (M3, W2) (M3, W3) (M3, W4) (M3, W5)

0 1.5 0.5 -1.1 -0.8 0.9 0.6 -1.7 -0.1 -0.3 -1.0 -1.1 -3.5 1.6 0.9 -2.2 1.0 0.5 -0.4
1 0.7 -0.3 0.9 -0.6 -0.3 -0.9 0.0 1.8 0.9 1.5 -0.3 1.4 0.6 -0.4 -0.7 -1.3 -1.0 0.1
2 0.4 -0.8 -0.6 -1.2 0.4 0.2 0.9 -0.5 -0.9 -0.8 1.5 -0.4 -1.6 -0.5 -0.9 -0.4 1.4 0.2
3 1.9 1.5 -1.6 0.6 0.5 -1.4 0.0 -1.7 -0.5 1.9 0.3 -0.4 -0.3 -1.4 -0.3 0.2 1.0 1.3

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追加するDFをあらかじめ同じ階層を持つMultiIndexカラムにしておけば結合できます。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['C', 'D']], names=['month', 'week']) 4 5data = np.round(np.random.randn(3, 4), 1) 6multidata = pd.DataFrame(data, columns=columns) 7print(multidata) 8 9test = pd.DataFrame(data=np.round(np.random.randn(3, 2), 1), columns=['X', 'Y']) 10print(test) 11 12test2 = test.copy() 13test2.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Append'], test.columns], names=columns.names) 14print(test2) 15 16test3 = pd.concat([test2, multidata], axis=1) 17print(test3)
month A B week C D C D 0 0.1 -0.0 -0.4 0.8 1 0.8 0.8 0.8 -0.1 2 1.3 -1.3 -2.5 0.1 X Y 0 1.0 1.0 1 0.0 0.8 2 -0.0 -1.1 month Append week X Y 0 1.0 1.0 1 0.0 0.8 2 -0.0 -1.1 month Append A B week X Y C D C D 0 1.0 1.0 0.1 -0.0 -0.4 0.8 1 0.0 0.8 0.8 0.8 0.8 -0.1 2 -0.0 -1.1 1.3 -1.3 -2.5 0.1

投稿2020/09/05 22:08

Milly

総合スコア167

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Milly

2020/09/05 22:10

かぶりました、tiitoi さんと内容は同じです。
omanko

2020/09/05 23:23

どうもありがとうございました!
guest

0

結合前に test の columns を MultiIndex に変換した上で結合を行ってください。

test.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([("M4", x) for x in test])

M4 A B C 0 -0.3 0.0 1.2 1 -0.8 -1.1 -0.5 2 0.9 2.1 -0.7 3 1.4 -1.4 0.6

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4columns = pd.MultiIndex.from_product( 5 [["M1", "M2", "M3"], ["W1", "W2", "W3", "W4", "W5"]], names=["month", "week"] 6) 7data = np.round(np.random.randn(4, 15), 1) 8multidata = pd.DataFrame(data, columns=columns) 9 10test = pd.DataFrame( 11 data=np.round(np.random.randn(4, 3), 1), index=[0, 1, 2, 3], columns=list("ABC") 12) 13test.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([("M4", x) for x in test]) 14 15test2 = pd.concat([multidata, test], axis=1)

投稿2020/09/05 21:40

tiitoi

総合スコア21956

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omanko

2020/09/05 23:22

どうもありがとうございました!
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