Pandas で multiindex をフラット化する方法 (例あり)

次の基本構文を使用して、パンダで MultiIndex をフラット化できます。

 #flatten all levels of MultiIndex
df. reset_index (inplace= True )

#flatten specific levels of MultiIndex
df. reset_index (inplace= True , level = [' level_name '])

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: Pandas の MultiIndex のすべてのレベルをフラット化する

次のパンダ MultiIndex DataFrame があるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
index_names = pd. MultiIndex . from_tuples ([('Level1','Lev1', 'L1'),
                                       ('Level2','Lev2', 'L2'),
                                       ('Level3','Lev3', 'L3'),
                                       ('Level4','Lev4', 'L4')],
                                       names=['Full','Partial', 'ID'])

data = {'Store': ['A','B','C','D'],
        'Sales': [12, 44, 29, 35]}

df = pd. DataFrame (data, columns = [' Store ',' Sales '], index=index_names)

#view DataFrame
df

			Store Sales
Full Partial ID		
Level1 Lev1 L1 A 17
Level2 Lev2 L2 B 22
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

次の構文を使用して、MultiIndex の各レベルを DataFrame の列にフラット化できます。

 #flatten every level of MultiIndex 
df. reset_index (inplace= True )

#view updated DataFrame
df

        Full Partial ID Store Sales
0 Level1 Lev1 L1 A 12
1 Level2 Lev2 L2 B 44
2 Level3 Lev3 L3 C 29
3 Level4 Lev4 L4 D 35

MultiIndex の各レベルが DataFrame の列になっていることに注意してください。

例 2: Pandas の MultiIndex の特定のレベルをフラット化する

前の例と同じ pandas DataFrame があると仮定しましょう。

 #view DataFrame
df

Store Sales
Full Partial ID		
Level1 Lev1 L1 A 12
Level2 Lev2 L2 B 44
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

次のコードは、MultiIndex の単一の特定レベルをフラット化する方法を示しています。

 #flatten 'ID' level only
df. reset_index (inplace= True ,level=[' ID '])

#view updated DataFrame
df

		ID Store Sales
Full Partial			
Level1 Lev1 L1 A 12
Level2 Lev2 L2 B 44
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

次のコードは、MultiIndex のいくつかの特定のレベルをフラット化する方法を示しています。

 #flatten 'ID' level only
df. reset_index (inplace= True ,level=[' Partial ',' ID '])

#view updated DataFrame
df

	Partial ID Store Sales
Full				
Level1 Lev1 L1 A 12
Level2 Lev2 L2 B 44
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な機能を実行する方法を説明します。

Pandasでインデックスを列に変換する方法
Pandasでインデックスの名前を変更する方法
Pandasで列をインデックスとして設定する方法