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


Pandas DataFrame.swaplevel(~) 方法交換多索引 DataFrame 的兩個級別。

參數

1.i | intstring

要交換的級別。您可以通過整數索引或名稱來引用級別。

2. j | intstring

要交換的另一個級別。

3. axis | intstring | optional

是否交換索引或列的級別:

說明

0"index"

index的互換水平。

1"columns"

交換列的級別。

默認情況下,axis=0

返回值

交換了一對級別的新 DataFrame

例子

交換一對index水平

考慮以下多索引 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

交換兩個級別:

df.swaplevel(0,1)



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

在這裏,我們將最內層 (1) 與最外層 (0) 交換。

交換一對列級別

考慮以下 multi-level 列 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

要交換列級別的順序,請設置 axis=1,如下所示:

df.swaplevel(1, 0, axis=1)



    alice   bob   cathy   david   eric
    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 | swaplevel 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。