将数据帧多索引合并到字符串列

也许一个简单的清单理解可能会有帮助,例如

df['new'] = ['_'.join(map(str,i)) for i in df.index.tolist()]

        C    new
A  B            
1  2    3    1_2
11 22  33  11_22

解决方案 python 3.6 :

df['new'] = [f'{i}_{j}' for i, j in df.index]
print (df)
        C    new
A  B            
1  2    3    1_2
11 22  33  11_22

如下:

df['new'] = ['{}_{}'.format(i,j) for i, j in df.index]

有这么多优雅的方法,选择哪一种还不清楚。因此,这里是对其他答案中提供的方法的性能比较,加上两种情况的可选方法:1)多索引由整数组成;2)多索引由字符串组成。

在这两种情况下,耶兹拉尔的方法(f_3)都是成功的。然而,对于第二种情况,黑暗是最慢的。由于类型转换步骤的原因,方法1对整数的性能非常差,但对于字符串,它的速度与f_3一样快。

案例1:

df = pd.DataFrame({'A': randint(1, 10, num_rows), 'B': randint(10, 20, num_rows), 'C': randint(20, 30, num_rows)})
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# Method 1
def f_1(df): 
    df['D'] = df.index.get_level_values(0).astype('str') + '_' + df.index.get_level_values(1).astype('str')
    return df

## Method 2
def f_2(df):
    df['D'] = ['_'.join(map(str,i)) for i in df.index.tolist()]
    return df

## Method 3
def f_3(df): 
    df['D'] = [f'{i}_{j}' for i, j in df.index]
    return df

## Method 4
def f_4(df): 
    df['new'] = df.index.map('{0[0]}_{0[1]}'.format)
    return df

案例2:

alpha = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice(alpha, size=num_rows), \
                     'B': np.random.choice(alpha, size=num_rows), \
                     'C': randint(20, 30, num_rows)})
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# Method 1
def f_1(df): 
    df['D'] = df.index.get_level_values(0) + '_' + df.index.get_level_values(1)
    return df

用途:

df['new'] = df.index.map('{0[0]}_{0[1]}'.format)

输出:

        C    new
A  B            
1  2    3    1_2
11 22  33  11_22