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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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pandas データフレームの階層的カラムの削除(解除)方法

chgrios

総合スコア70

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2021/01/16 06:06

教材のサンプルデータに階層的カラムのデータが入っていました。
これを非階層的に戻す方法が書いてなかったのですが、どのようにすればいいでしょうか?

df.columns
MultiIndex([(0, 'open'), (0, 'high'), (0, 'low'), (0, 'close')], )

これの0の部分を消して、['open','high','low','close']だけのカラムにしたいです。

df.drop(0)とすると、全部消えてしまいました。

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マルチインデックスの0の部分を消すだけでいいのであれば、droplevelが使えます。
指定する値は0オリジンの順序で、最上位のインデックスが0番目、次のインデックスが1番目なので、今回は0を指定します(インデックスの値が0であることとは関係ありません)。

pandas.MultiIndex.droplevel — pandas 1.2.0 documentation

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4tuples = [(0, 'open'), (0, 'high'), (0, 'low'), (0, 'close')] 5index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples) 6# print(index) 7 8df = pd.DataFrame(np.random.randn(4), index=index).T 9print(df) 10 11df.columns = df.columns.droplevel(0) 12print(df)

results

1 0 2 open high low close 30 1.788806 1.069373 -0.236707 0.746392 4 open high low close 50 1.788806 1.069373 -0.236707 0.746392

投稿2021/01/16 06:40

編集2021/01/16 06:50
Daregada

総合スコア11990

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chgrios

2021/01/16 06:43

df.droplevel(0,axis=1)で解決しました!ありがとうございました!!
Daregada

2021/01/16 06:47 編集

おっと、df.columnsだから列ですね。 回答もそれっぽく修正しておきます。
guest

0

reset_index()メソッドを使うことでマルチインデックス構造を解除できます。

以下のサイトが参考になると思います。

pandasのMultiindexの指定・追加・解除・ソート・レベル変更

投稿2021/01/16 06:11

Amakaze

総合スコア313

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