Python 将数据帧和列名称与索引串联在一起

我对Pandas/Python中的这种特定格式有问题。 我的数据框看起来像这样

Id  Predicted
1_1 0
1_2 0
1_3 0
1_4 0
1_5 0
1_6 0
1_7 0
1_8 0
1_9 0
2_1 0
2_2 0
2_3 0
2_4 0
2_5 0
2_6 0
2_8 0
2_9 0

所需的输出如下所示

Id  Predicted
1_1 0
1_2 0
1_3 0
1_4 0
1_5 0
1_6 0
1_7 0
1_8 0
1_9 0
2_1 0
2_2 0
2_3 0
2_4 0
2_5 0
2_6 0
2_8 0
2_9 0

其中，Id由索引和连接的列名组成，预测值是针对DataFrame中的该特定坐标的预测值

1_1 索引1第1列、1_2索引1、第2列等

---

我想将输出写入csv，但不知道如何迭代数据帧以获得此形状。

首先，可以使用以下方法重塑数据帧：

这将为您提供一个具有多索引的系列（两个索引级别，来自原始索引和列名）。然后，您可以按如下方式重新格式化此多索引：

In [33]: df2.index = [str(i) + '_'+ str(j) for i, j in df2.index]

In [34]: df2
Out[34]:
0_0   -1.138655
0_1   -1.633784
0_2    0.328994
1_0   -0.952137
1_1    1.012359
1_2    1.327618
2_0   -1.318940
2_1    1.191259
2_2    0.133112
dtype: float64

---

请注意，我在这里包含了一个

。

，因为我的示例数据框列名还没有这个名称。

Super，这正是我所需要的：）谢谢jorisCool@joris谢谢你的精彩回答。你能解释一下这是怎么回事吗？在第二步之前检查

df2.index

，我看到它有两个属性，一个是

.levels

，另一个是

.labels

。我现在知道级别是

df.index.value

。但是，labels属性显示

df.columns.values

的位置。我不知道为什么列表理解正确。我的意思是，

j

如何映射到

df.columns.values[j]

？感谢

df.index.values

返回元组（因此这不同于

df.index.levels

），因此迭代这些值可以将该行的索引元素作为元组返回。