Python| Pandas MultiIndex.to_hierarchical()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas MultiIndex.to_hierarchical()函数返回一个重整的 MultiIndex 以符合 n_repeat 和 n_shuffle 给出的形状。复制和重新排列 MultiIndex 以与具有 n_repeat 项的另一个索引组合很有用。

Syntax: MultiIndex.to_hierarchical(n_repeat, n_shuffle=1)

Parameters :
n_repeat : Number of times to repeat the labels on self
n_shuffle : Controls the reordering of the labels. If the result is going to be an inner level in a MultiIndex, n_shuffle will need to be greater than one. The size of each label must divisible by n_shuffle

Returns : MultiIndex

示例 #1：使用MultiIndex.to_hierarchical()函数重复 MultiIndex 中的标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'),
                                  (20, 'Ten'), (20, 'Twenty')], 
                                       names =['Num', 'Char'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在让我们重复 MultiIndex 的标签 2 次。

# repeat the labels in the MultiIndex 2 times.
midx.to_hierarchical(n_repeat = 2)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，返回的 MultiIndex 中的标签重复了 2 次。示例 #2：使用MultiIndex.to_hierarchical()函数重复和重新排列 MultiIndex 中的标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'), 
                                 (20, 'Ten'), (20, 'Twenty')],
                                       names =['Num', 'Char'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在让我们重复并重新洗牌 MultiIndex 的标签 2 次。

# resetting the labels the MultiIndex
midx.to_hierarchical(n_repeat = 2, n_shuffle = 2)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，标签在返回的 MultiIndex 中被重复和重新洗牌两次。