Установка заголовков столбцов DataFrame в MultiIndex

Как преобразовать существующий файл данных с одноуровневыми столбцами в иерархические столбцы ~~index~~ (MultiIndex)?

Пример dataframe:

In [1]:
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

df = DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),
               index=['A','B'],
               columns=['one','two','three'])
df
Out [1]:
   one  two  three
A    0    1      2
B    3    4      5

Я бы подумал, что reindex() будет работать, но я получаю NaN:

In [2]:
df.reindex(columns=[['odd','even','odd'],df.columns])
Out [2]:
   odd  even    odd
   one   two  three
A  NaN   NaN    NaN
B  NaN   NaN    NaN

То же самое, если я использую DataFrame():

In [3]:
DataFrame(df,columns=[['odd','even','odd'],df.columns])
Out [3]:
   odd  even    odd
   one   two  three
A  NaN   NaN    NaN
B  NaN   NaN    NaN

Этот последний подход действительно работает, если я укажу df.values:

In [4]:
DataFrame(df.values,index=df.index,columns=[['odd','even','odd'],df.columns])
Out [4]:
   odd  even    odd
   one   two  three
A    0     1      2
B    3     4      5

Каков правильный способ сделать это? Почему reindex() дает NaN?

Ответ 1

Вы были близки, просто установите столбцы непосредственно в новый (равный размер) индексный (который, если его список-список будет преобразован в мультииндекс)

In [8]: df
Out[8]: 
   one  two  three
A    0    1      2
B    3    4      5

In [10]: df.columns = [['odd','even','odd'],df.columns]

In [11]: df
Out[11]: 
   odd  even    odd
   one   two  three
A    0     1      2
B    3     4      5

Reindex будет переупорядочивать/фильтровать существующий индекс. Причина, по которой вы получаете все nans, заключается в том, что вы говорите, что найду существующие столбцы, соответствующие этому новому индексу; none match, так что вы получаете

Ответ 2

Для тех, кто ищет функциональный эквивалент прямого назначения, вы можете использовать df.set_axis:

df2.set_axis([['odd','even','odd'], df.columns], axis=1, inplace=False)

  odd even   odd
  one  two three
A   0    1     2
B   3    4     5

Если вы не хотите, чтобы он был установлен на месте (так дешево, как переназначение, показанное в этом ответе), вам нужно будет указать inplace=False (по умолчанию установлено значение True).