Python 3 で階層インデックスを列に平坦化する方法

Python 3で階層インデックスを列に平坦化する方法

階層インデックスを持つデータフレームを平坦な列に変換する方法について説明します。Pythonのpandasライブラリを使用して、この処理を行います。以下に具体的な例を示します。

サンプルデータ

まず、以下のような階層インデックスを持つデータフレームを作成します。

import pandas as pd

data = {
    ('A', 'X'): [1, 2, 3],
    ('A', 'Y'): [4, 5, 6],
    ('B', 'X'): [7, 8, 9],
    ('B', 'Y'): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
print(df)

上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが作成されます。

   A     B    
   X  Y  X   Y
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

階層インデックスを列に平坦化する方法

次に、階層インデックスを持つデータフレームを平坦な列に変換する方法を示します。

方法1: stack()とreset_index()

最初の方法は、stack()メソッドとreset_index()メソッドを使用する方法です。

flat_df = df.stack().reset_index()
print(flat_df)

上記のコードを実行すると、以下のような平坦なデータフレームが得られます。

  level_0 level_1  0
0       0       A  1
1       0       B  7
2       1       A  2
3       1       B  8
4       2       A  3
5       2       B  9
6       3       A  4
7       3       B 10
8       4       A  5
9       4       B 11
10      5       A  6
11      5       B 12

方法2: stack()とunstack()

もう一つの方法は、stack()メソッドとunstack()メソッドを組み合わせる方法です。

flat_df = df.stack().unstack(level=1).reset_index()
print(flat_df)

上記のコードを実行すると、同様に平坦なデータフレームが得られます。

以上が、Python 3で階層インデックスを列に平坦化する方法についての説明でした。適切な方法を選択して、データフレームを必要な形式に変換してください。

Python 3 で階層インデックスを列に平坦化する方法は、pandasライブラリを使用することが一般的です。階層インデックスとは、複数の階層で構成されたインデックスのことであり、DataFrame内のデータをより複雑に構造化するために使用されます。

階層インデックスを列に平坦化するには、pandasの`reset_index()`メソッドを使用します。このメソッドを適用すると、階層インデックスが列に移動され、新しい整数インデックスが作成されます。

例えば、以下のようなDataFrameがあるとします。

“`
import pandas as pd

data = {
(‘A’, ‘X’): [1, 2, 3],
(‘A’, ‘Y’): [4, 5, 6],
(‘B’, ‘X’): [7, 8, 9],
(‘B’, ‘Y’): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)
“`

このDataFrameは階層インデックスを持っています。階層インデックスを列に平坦化するには、次のように`reset_index()`メソッドを使用します。

“`
flat_df = df.reset_index()

print(flat_df)
“`

`reset_index()`を適用することで、階層インデックスが列に移動され、新しい整数インデックスが作成された平坦なDataFrameが得られます。