Python Pandas DataFrame droplevel方法用法及代碼示例

Pandas DataFrame.droplevel(~) 方法返回一個新的 DataFrame，其中刪除了指定的列或索引級別。

參數

1.level | int 或 string 或 list-like

要刪除的級別。您可以通過整數索引或名稱來引用級別。

2. axis | int 或 string | optional

是否從列或索引中刪除級別：

軸	說明
`0` 或 `"index"`	從索引中刪除級別。
`1` 或 `"columns"`	從列中刪除級別。

默認情況下，axis=0 。

返回值

刪除了指定列或索引級別的新DataFrame。

例子

從多索引行刪除級別

考慮以下 DataFrame ：

index = [("A", "alice"), ("A", "bob"),("A", "cathy"), ("B", "david"),("B", "eric")]
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(index)
df = pd.DataFrame({"a":[2,3,4,5,6]}, index=multi_index)
df



            a
A   alice   2
    bob     3
    cathy   4
B   david   5
    eric    6

要從索引中刪除外部級別：

df.droplevel(0)



        a
alice   2
bob     3
cathy   4
david   5
eric    6

要從索引中刪除內部級別：

df.droplevel(1)



    a
A   2
A   3
A   4
B   5
B   6

從多索引列中刪除級別

考慮以下 DataFrame ：

index = [("A", "alice"), ("A", "bob"),("A", "cathy"), ("B", "david"),("B", "eric")]
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(index)
df = pd.DataFrame([[2,3,4,5,6]], columns=multi_index)
df



    A                   B
    alice  bob  cathy   david   eric
0   2      3    4       5       6

要從列中刪除外層：

df.droplevel(0, axis=1)



   alice  bob  cathy  david  eric
0  2      3    4      5       6

要從列中刪除內部級別：

df.droplevel(1, axis=1)



    A   A   A   B   B
0   2   3   4   5   6

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | droplevel method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。