Python 将多索引名称转换为数据帧列值&;重命名数据帧列

Python 将多索引名称转换为数据帧列值&;重命名数据帧列,python,python-3.x,pandas,dataframe,Python,Python 3.x,Pandas,Dataframe,我有下面的数据框与多索引列,需要准备定期数据框 df: df.columns: MultiIndex(levels=[['PDKRW1M'], ['ER']], labels=[[0], [0]], names=['Instrument', 'Field']) 要像这样准备数据帧: Date Value Instrument Field 2019-02-28 1124.0 PDKRW1M ER 2019-03-01 1125.5 PDKRW1M

我有下面的数据框与多索引列,需要准备定期数据框

df:

df.columns:

MultiIndex(levels=[['PDKRW1M'], ['ER']],
       labels=[[0], [0]],
       names=['Instrument', 'Field'])
要像这样准备数据帧:

Date    Value   Instrument  Field
2019-02-28  1124.0  PDKRW1M ER
2019-03-01  1125.5  PDKRW1M ER
2019-03-04  1126.0  PDKRW1M ER
2019-03-05  1126.5  PDKRW1M ER
2019-03-06  1127.0  PDKRW1M ER
2019-03-07  1132.0  PDKRW1M ER
2019-03-08  1133.5  PDKRW1M ER
2019-03-11  1133.0  PDKRW1M ER
2019-03-12  1128.0  PDKRW1M ER
2019-03-13  1129.5  PDKRW1M ER
2019-03-14  1135.0  PDKRW1M ER
2019-03-14  1135.0  PDKRW1M ER
与第一级和第二级一起用于
DatetimeIndex

df = df.unstack().reset_index(level=[0,1], name='Value')
#for column Date
#df = df.unstack().reset_index(name='Value')
print (df)
           Instrument Field   Value
Date                               
2019-02-28    PDKRW1M    ER  1124.0
2019-03-01    PDKRW1M    ER  1125.5
2019-03-04    PDKRW1M    ER  1126.0
2019-03-05    PDKRW1M    ER  1126.5
2019-03-06    PDKRW1M    ER  1127.0
2019-03-07    PDKRW1M    ER  1132.0
2019-03-08    PDKRW1M    ER  1133.5
2019-03-11    PDKRW1M    ER  1133.0
2019-03-12    PDKRW1M    ER  1128.0
2019-03-13    PDKRW1M    ER  1129.5
2019-03-14    PDKRW1M    ER  1135.0
如有必要,列的更改顺序:

df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]
#for column Date
#df = df[df.columns[-2:].tolist() + df.columns[:-2].tolist()]
print (df)
             Value Instrument Field
Date                               
2019-02-28  1124.0    PDKRW1M    ER
2019-03-01  1125.5    PDKRW1M    ER
2019-03-04  1126.0    PDKRW1M    ER
2019-03-05  1126.5    PDKRW1M    ER
2019-03-06  1127.0    PDKRW1M    ER
2019-03-07  1132.0    PDKRW1M    ER
2019-03-08  1133.5    PDKRW1M    ER
2019-03-11  1133.0    PDKRW1M    ER
2019-03-12  1128.0    PDKRW1M    ER
2019-03-13  1129.5    PDKRW1M    ER
2019-03-14  1135.0    PDKRW1M    ER
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]
#for column Date
#df = df[df.columns[-2:].tolist() + df.columns[:-2].tolist()]
print (df)
             Value Instrument Field
Date                               
2019-02-28  1124.0    PDKRW1M    ER
2019-03-01  1125.5    PDKRW1M    ER
2019-03-04  1126.0    PDKRW1M    ER
2019-03-05  1126.5    PDKRW1M    ER
2019-03-06  1127.0    PDKRW1M    ER
2019-03-07  1132.0    PDKRW1M    ER
2019-03-08  1133.5    PDKRW1M    ER
2019-03-11  1133.0    PDKRW1M    ER
2019-03-12  1128.0    PDKRW1M    ER
2019-03-13  1129.5    PDKRW1M    ER
2019-03-14  1135.0    PDKRW1M    ER