Python pandas.DataFrame.swaplevel用法及代码示例

用法: DataFrame.swaplevel(i=- 2, j=- 1, axis=0)

在 MultiIndex 中交换级别 i 和 j。

默认是交换索引的两个最内层。

参数：

i, j：整数或字符串: 要交换的索引的级别。可以将级别名称作为字符串传递。
axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 0: 交换级别的轴。 0 或 ‘index’ 表示按行，1 或 ‘columns’ 表示按列。

DataFrame: 在 MultiIndex 中交换级别的 DataFrame。

例子：

>>> df = pd.DataFrame(
...     {"Grade":["A", "B", "A", "C"]},
...     index=[
...         ["Final exam", "Final exam", "Coursework", "Coursework"],
...         ["History", "Geography", "History", "Geography"],
...         ["January", "February", "March", "April"],
...     ],
... )
>>> df
                                    Grade
Final exam  History     January      A
            Geography   February     B
Coursework  History     March        A
            Geography   April        C

在以下示例中，我们将交换索引的级别。在这里，我们将按列交换级别，但可以以类似的方式按行交换级别。请注意，按列是默认行为。通过不为 i 和 j 提供任何参数，我们交换倒数第二个索引。

>>> df.swaplevel()
                                    Grade
Final exam  January     History         A
            February    Geography       B
Coursework  March       History         A
            April       Geography       C

通过提供一个参数，我们可以选择与哪个索引交换最后一个索引。例如，我们可以将第一个索引与最后一个索引交换如下。

>>> df.swaplevel(0)
                                    Grade
January     History     Final exam      A
February    Geography   Final exam      B
March       History     Coursework      A
April       Geography   Coursework      C

我们还可以通过为 i 和 j 提供值来明确定义要交换的索引。在这里，我们例如交换第一个和第二个索引。

>>> df.swaplevel(0, 1)
                                    Grade
History     Final exam  January         A
Geography   Final exam  February        B
History     Coursework  March           A
Geography   Coursework  April           C

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.swaplevel。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

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例子：