Как удалить только имя индекса, а не содержимое в кадре данных Pindas multiindex

У меня есть следующий файл с разделителями табуляции ( mydata.txt ):

 Set Coolthing Route Organ Up Down set4 foo ID LN 81 60 set4 bar ID LN 542 92 set4 foo ID LV 73 73 set4 bar ID LV 143 78 set4 foo ID SP 32 82 set4 bar ID SP 90 129 

И со следующим кодом:

 import pandas as pd df = pd.io.parsers.read_table("http://dpaste.com/3ZTTVQH.txt") df = df.pivot(index="Coolthing",columns="Organ") df.drop('Set',axis=1,inplace=True) df.drop('Route',axis=1,inplace=True) 

У меня есть следующий фрейм данных:

 In [15]: df Out[15]: Up Down Organ LN LV SP LN LV SP Coolthing bar 542 143 90 92 78 129 foo 81 73 32 60 73 82 

Затем, используя df.to_html(index=True, justify="left") создайте этот html:

введите описание изображения здесь

Я хочу, чтобы удалить имена индексов Organ и Coolthing . В результате:

  Up Down LN LV SP LN LV SP bar 542 143 90 92 78 129 foo 81 73 32 60 73 82 

Как я могу это достичь?

2 Solutions collect form web for “Как удалить только имя индекса, а не содержимое в кадре данных Pindas multiindex”

Существует name одноуровневых имен и names для многоуровневых имен, поэтому для вашего примера вам нужно сделать это, чтобы очистить имена от индекса и столбцов:

 In [372]: df.index.name = None df.columns.names = (None,None) df​ Out[372]: Up Down LN LV SP LN LV SP bar 542 143 90 92 78 129 foo 81 73 32 60 73 82  In [372]: df.index.name = None df.columns.names = (None,None) df​ Out[372]: Up Down LN LV SP LN LV SP bar 542 143 90 92 78 129 foo 81 73 32 60 73 82 

Вы можете просто получить / установить индекс через его свойство name. То, что вы можете сделать, установлено

  df.index.name = "" 
  • Ошибка при чтении csv-файла в pandas
  • Ошибка Pandas с базой / proj для построения карты
  • Изменение подмножества строк в кадре данных pandas
  • Групповые данные по сезонам с использованием python и pandas
  • Итерировать значения в столбце pandas, содержащие списки и извлекать только уникальные значения
  • Pandas count (отдельный) эквивалент
  • Pandas количество рабочих дней между DatetimeIndex и меткой времени
  • pandas: groupby и переменные веса
  • Python - лучший язык программирования в мире.