Python| Pandas MultiIndex.levshape

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.levshape属性输出一个元组，其中包含 MultiIndex 中每个级别的长度。

Syntax: MultiIndex.levshape

示例 #1：使用MultiIndex.levshape属性查找 MultiIndex 中每个级别的长度。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the array
array =[[1, 2, 3], ['Sharon', 'Nick', 'Bailey']]
  
# Print the array
print(array)

输出 ：

现在让我们使用这个数组创建 MultiIndex

# Creating the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays(array, names =('Number', 'Names'))
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在我们将在 MultiIndex 中找到每个级别的长度。

# Print the length of each level in MultiIndex
midx.levshape

输出 ：

正如我们在输出中看到的，midx MultiIndex 中每个级别的长度为 (3, 3)。示例 #2：使用MultiIndex.levshape属性查找给定 MultiIndex 中每个级别的长度。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the array
array = [[1, 2, 3], ['Sharon', 'Nick', 'Bailey'],
                   ['Doctor', 'Scientist', 'Physicist']]
  
# Print the array
print(array)

输出 ：

现在让我们使用这个数组创建 MultiIndex

# Creating the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays(array, names = ('Ranking', 'Names', 'Profession'))
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在我们将在 MultiIndex 中找到每个级别的长度。

# Print the length of each levels in MultiIndex
midx.levshape

输出 ：

正如我们在输出中看到的， midx中每个级别的长度为 3。