Python pyspark Index.droplevel用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Index.droplevel 的用法。

用法: Index.droplevel(level: Union[int, Any, Tuple[Any, …], List[Union[int, Any, Tuple[Any, …]]]]) → pyspark.pandas.indexes.base.Index

返回删除了请求级别的索引。如果结果索引只剩下 1 级，则结果将是 Index 类型，而不是 MultiIndex。

参数：

level：int、str、tuple 或类似列表，默认 0: 如果给定字符串，则必须是级别的名称如果是类似列表，则元素必须是级别的名称或索引。

索引或MultiIndex

例子：

>>> midx = ps.DataFrame({'a': ['a', 'b']}, index=[['a', 'x'], ['b', 'y'], [1, 2]]).index
>>> midx  
MultiIndex([('a', 'b', 1),
            ('x', 'y', 2)],
           )
>>> midx.droplevel([0, 1])  
Int64Index([1, 2], dtype='int64')
>>> midx.droplevel(0)  
MultiIndex([('b', 1),
            ('y', 2)],
           )
>>> midx.names = [("a", "b"), "b", "c"]
>>> midx.droplevel([('a', 'b')])  
MultiIndex([('b', 1),
            ('y', 2)],
           names=['b', 'c'])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.Index.droplevel。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：

返回：

例子：