Python 使用现有数据框的键作为列名生成新数据框

我有一个数据框，其中包含一些由pandas

concat

函数生成的外键，如下所示

               ID    ratio    log_q
L-D  0      A5A614  2.51803  2.09644
     1      P00370  3.76811  5.92205
     2      P00393  1.74254  3.74875
     3    P00452-2  3.37144  6.13225
     4      P00547  3.06521  5.55512
     5      P00561  3.02943  5.58718
                ID    ratio    log_q
M-D  0      A5A614  2.51803  2.09644
     1      P00370  3.76811  5.92205
     2      P00393  1.74254  3.74875
     3    P00452-2  3.37144  6.13225
     4      P00547  3.06521  5.55512
     5      P00561  3.02943  5.58718
                ID    ratio    log_q
M3-D  0      A5A614  2.51803  2.09644
     1      P00370  3.76811  5.92205
     2      P00393  1.74254  3.74875
     3    P00452-2  3.37144  6.13225
     4      P00547  3.06521  5.55512
     5      P00561  3.02943  5.58718

我想再次使用

concat

生成一个新的数据帧，它为所有键（'L-D'、'M-D'、'M3-D'）取ratio列，并使用这些键作为新列的名称。 此外，新数据帧应按以下方式对齐以匹配'ID：

          L-D    M-D      M3-D
A5A614    2.51803  1.13223  2.64402
P00393    3.76811  1.97461  3.34965
P00547    1.74254  2.70024   2.3655
...

当我使用

pd.concat([df.ix['L-D']['ratio'], df.ix['M-D']['ratio'], df.ix['M3-D']['ratio']], 
axis=1, levels=("L-D","M-D","M3-D"))

或

我可以创建数据帧，但结果如下所示：

       ratio    ratio    ratio
0    2.51803  1.13223  2.64402
1    3.76811  1.97461  3.34965
2    1.74254  2.70024   2.3655

---

显然，没有使用名称/级别，它只需要数字索引，而不是'ID'

我认为您需要将参数

键添加到非
级别
：

#remove first level and append column ID:
df = df.reset_index(level=1, drop=True).set_index('ID', append=True)

print pd.concat([df.ix['L-D']['ratio'], df.ix['M-D']['ratio'], df.ix['M3-D']['ratio']], 
                axis=1, 
                keys=["L-D","M-D","M3-D"])

              L-D      M-D     M3-D
ID                                 
A5A614    2.51803  2.51803  2.51803
P00370    3.76811  3.76811  3.76811
P00393    1.74254  1.74254  1.74254
P00452-2  3.37144  3.37144  3.37144
P00547    3.06521  3.06521  3.06521
P00561    3.02943  3.02943  3.02943

但我认为更好的方法是使用：

完美的非常感谢。这对于列名很有帮助，但是，数据框是通过数字索引而不是“ID”列对齐的。有什么想法吗？请看编辑。函数concat按索引对齐，您的索引是数字。所以我将索引1的级别更改为列
ID
。
#remove first level and append column ID:
df = df.reset_index(level=1, drop=True).set_index('ID', append=True)

print pd.concat([df.ix['L-D']['ratio'], df.ix['M-D']['ratio'], df.ix['M3-D']['ratio']], 
                axis=1, 
                keys=["L-D","M-D","M3-D"])

              L-D      M-D     M3-D
ID                                 
A5A614    2.51803  2.51803  2.51803
P00370    3.76811  3.76811  3.76811
P00393    1.74254  1.74254  1.74254
P00452-2  3.37144  3.37144  3.37144
P00547    3.06521  3.06521  3.06521
P00561    3.02943  3.02943  3.02943

print pd.pivot(index=df.ID, columns=df.index.get_level_values(0), values=df.ratio)
              L-D      M-D     M3-D
ID                                 
A5A614    2.51803  2.51803  2.51803
P00370    3.76811  3.76811  3.76811
P00393    1.74254  1.74254  1.74254
P00452-2  3.37144  3.37144  3.37144
P00547    3.06521  3.06521  3.06521
P00561    3.02943  3.02943  3.02943