python 把双索引转为单索引

如果你想将一个具有双索引的 DataFrame 转换为单索引，你可以使用 `reset_index()` 方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个具有双索引的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group 1', 'A'), ('Group 1', 'B'), ('Group 2', 'A')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 将双索引转换为单索引
df_single_index = df.reset_index()

print(df_single_index)

输出结果会将双索引的列转换为单索引的列：

     level_0 level_1  A  B
0  Group 1       A  1  4
1  Group 1       B  2  5
2  Group 2       A  3  6

在转换后的 DataFrame 中，原来的双索引列变为了普通的列，并且新增了一个名为 "level_0" 的列来保存原来的第一级索引，新增了一个名为 "level_1" 的列来保存原来的第二级索引。

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假设考勤表是一个以逗号分隔的文本文件，每行代表一个人的考勤记录，格式为：

姓名,日期1,日期2,日期3...
张三,出勤,缺勤,出勤...
李四,出勤,出勤,迟到...
...

要将其转换为横向的表格，可以使用 Python 的 Pandas 库，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取考勤表
df = pd.read_csv('attendance.csv')

# 转置表格
df = df.set_index('姓名').T

# 写入新文件
df.to_csv('attendance_horizontal.csv', encoding='utf-8-sig')

以上代码首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取考勤表文件，然后使用 `set_index` 函数将姓名列设为索引，再使用 `T` 属性将表格转置，最后使用 `to_csv` 函数将转换后的表格写入新文件。注意在写入新文件时，需要指定编码为 `utf-8-sig`，以避免中文乱码问题。

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import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
new_arr = arr.reshape((6, 1))

print(new_arr)

输出结果为：

[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]]