在MultiIndex上更改Pandas索引数据类型
在MultiIndex上更改Pandas索引数据类型
提问于 2016-02-02 22:24:22
我有一个有两个索引的Pandas数据
Column1
indexA indexB
1001 aaa 1
bbb 1
ccc 1
ddd 1创建者
pd.read_sql(sql=sql, index_col=['indexA', 'indexB'])MySQL正在以unicode的形式读取indexB，我希望将其转换为字符串。我的目标是对表进行枢轴，并将indexB中的条目作为列名。当我使用unicode值执行此操作时，将得到以下列名：
� � � � � � � � �跑步时
pd.read_sql(sql=sql, index_col=['indexA', 'indexB']).unstack().fillna(0)编辑：评论建议如下：
df = pd.read_sql(sql)
df['indexB'] = df['indexB'].astype(str)
df = df.set_index(('indexA', 'indexB'), drop=True)这是一个很好的工作围绕我的问题(谢谢)。如果能在初始化过程中完成，那还是很好的。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-11-02 08:57:35
可以在更改类型之前重置索引。
df= df.reset_index()
df['indexB'] = df['indexB'].astype(str)Stack Overflow用户
发布于 2022-07-26 18:36:24
如果df.columns是一个MultiIndex，并且您想一次将所有列名更改为多个级别：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35164964
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