python - 导致MultiIndex中的某个级别不被删除的Pandas场景背后发生了什么？

考虑数据帧df请注意，columns对象是单级MultiIndex。

midx = pd.MultiIndex.from_product([list('AB')])
df = pd.DataFrame(1, range(3), midx)

   A  B
0  1  1
1  1  1
2  1  1

现在当我引用'A'列时

df.A

   A
0  1
1  1
2  1

我得到一个单列数据框，而不是我期望的系列对象。因此，我可以无限期地引用此专栏。

df.A.A.A.A.A

   A
0  1
1  1
2  1

作为另一项检查，我使用了xs

df.xs('A', axis=1)

   A
0  1
1  1
2  1

同样的问题。pd.IndexSlice？

df.loc[:, pd.IndexSlice['A']]

   A
0  1
1  1
2  1

squeeze怎么样

df.A.squeeze()

0    1
1    1
2    1
Name: (A,), dtype: int64

这根本不是我所期望的。

是什么阻止了它变成名称为'A'的系列对象？

解决此问题的最直观的方法是什么？

是否有充分的理由为什么我们应该想要一个单层的MultiIndex？

最佳答案

我写这个来解决这个问题。

def fix_single_level_multiindex(midx):
    return midx.get_level_values(0) if midx.nlevels == 1 else midx

或者

def fix_single_level_multiindex(midx):
    return midx.levels[0][midx.labels[0]] if midx.nlevels == 1 else midx