概述
有没有办法轻松删除上级列索引,并且有一个单一级别的标签,如points_prev_amax,points_prev_amin,gf_prev_amax,gf_prev_amin等等？
df.columns = df.columns.map('_'.join)
Or:
df.columns = ['_'.join(col) for col in df.columns]样品：
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,1],'B':[4,5,6,4],'C':[7,8,9,'D':[1,3,9]})
print (df)
A B C D
0 1 4 7 1
1 2 5 8 3
2 2 6 9 5
3 1 4 1 9
df = df.groupby('A').agg([max,min])
df.columns = df.columns.map('_'.join)
print (df)
B_max B_min C_max C_min D_max D_min
A
1 4 4 7 1 9 1
2 6 5 9 8 5 3print (['_'.join(col) for col in df.columns]) ['B_max','B_min','C_max','C_min','D_max','D_min'] df.columns = ['_'.join(col) for col in df.columns] print (df) B_max B_min C_max C_min D_max D_min A 1 4 4 7 1 9 1 2 6 5 9 8 5 3
如果需要前缀简单的元组交换项：
df.columns = ['_'.join((col[1],col[0])) for col in df.columns] print (df) max_B min_B max_C min_C max_D min_D A 1 4 4 7 1 9 1 2 6 5 9 8 5 3
另一种方案：
df.columns = ['{}_{}'.format(i[1],i[0]) for i in df.columns]
print (df)
max_B min_B max_C min_C max_D min_D
A
1 4 4 7 1 9 1
2 6 5 9 8 5 3如果列的列数很大(10 ^ 6),那么请使用to_series和str.join：
df.columns = df.columns.to_series().str.join('_')总结
以上是编程之家为你收集整理的python – Pandas：有没有办法使用类似’droplevel’的东西并在进程中,使用删除的级别标签重命名另一级别作为前缀/后缀？全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas：有没有办法使用类似’droplevel’的东西并在进程中,使用删除的级别标签重命名另一级别作为前缀/后缀？所遇到的程序开发问题。
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