我有以下 dataframe
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df
Out[5]:
0 1 2 3
0 0.136122 0.948477 0.173869 0.929373
1 0.194699 0.759875 0.723993 0.497966
2 0.323100 0.443267 0.210721 0.681426
3 0.590853 0.710664 0.202502 0.950658
我也有一个列映射器：
mapping = {0: ('1', 'A'), 1: ('1', 'B'), 2: ('2', 'A'), 3: ('2', 'B')}
是否可以使用以下方法mapping将列重命名df？即直接通过映射将列更改为多索引。
1 2
A B A B
0 0.136122 0.948477 0.173869 0.929373
1 0.194699 0.759875 0.723993 0.497966
2 0.323100 0.443267 0.210721 0.681426
3 0.590853 0.710664 0.202502 0.950658
ps，我知道我可以做到以下几点，
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
使用Index.map，如果可以使用熊猫0.23+可以省略.get：
df.columns = df.columns.map(mapping.get)
print (df)
1 2
A B A B
0 0.696469 0.286139 0.226851 0.551315
1 0.719469 0.423106 0.980764 0.684830
2 0.480932 0.392118 0.343178 0.729050
3 0.438572 0.059678 0.398044 0.737995
的另一种解决方案rename，但有必要MultiIndex在下一步转换为：
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