回答編集履歴
2
補足を追加
answer
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,5 @@
|
|
|
1
1
|
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。
|
|
2
|
+
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)。
|
|
2
3
|
|
|
3
4
|
[pandas.MultiIndex.droplevel — pandas 1.2.0 documentation](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.MultiIndex.droplevel.html#pandas-multiindex-droplevel)
|
|
4
5
|
|
1
表現を修正
answer
CHANGED
|
@@ -10,17 +10,17 @@
|
|
|
10
10
|
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
|
|
11
11
|
# print(index)
|
|
12
12
|
|
|
13
|
-
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4), index=index)
|
|
13
|
+
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4), index=index).T
|
|
14
|
-
|
|
14
|
+
print(df)
|
|
15
15
|
|
|
16
|
-
df.
|
|
16
|
+
df.columns = df.columns.droplevel(0)
|
|
17
17
|
print(df)
|
|
18
18
|
```
|
|
19
19
|
|
|
20
20
|
```results
|
|
21
|
-
|
|
21
|
+
0
|
|
22
|
-
open -0.743729
|
|
23
|
-
high
|
|
22
|
+
open high low close
|
|
24
|
-
low -1.334548
|
|
25
|
-
|
|
23
|
+
0 1.788806 1.069373 -0.236707 0.746392
|
|
24
|
+
open high low close
|
|
25
|
+
0 1.788806 1.069373 -0.236707 0.746392
|
|
26
26
|
```
|