Python | Pandas MultiIndex.reorder_levels()

Pandas是Python中常用的数据分析和处理库，其中MultiIndex.reorder_levels()是由Pandas提供的用于重新排序多级索引的函数。

如何使用MultiIndex.reorder_levels()函数

MultiIndex.reorder_levels()函数的语法如下：

MultiIndex.reorder_levels(order, axis=0)

其中，order参数是一个列表，列表中的元素是原索引中需要调整的level轴的序号，序号从0开始计数，axis参数默认为0，表示需要调整的是行索引。如果需要调整列索引，则应将axis设置为1。

使用MultiIndex.reorder_levels()函数调整索引的步骤如下：

1. 首先要创建一个多级索引的DataFrame数据；
2. 分析并确认需要调整的level轴序号；
3. 调用MultiIndex.reorder_levels()函数，并传入需要调整的序号列表；
4. 查看是否调整成功。

下面给出一个基本的使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引的DataFrame数据
data = {
    ("a","one") : [1,2], 
    ("a","two") : [3,4], 
    ("b","one") : [5,6], 
    ("b","two") : [7,8]
 }
df = pd.DataFrame(data, index=['row1','row2'])

# 查看原始数据
print(df)

# 调整level轴的顺序
df = df.reorder_levels([1,0], axis=1)

# 查看调整后的数据
print(df)

输出结果如下：

      a     b   
    one two one two
row1  1   3   5   7
row2  2   4   6   8

      one     two    
        a  b   a  b
row1    1  5   3  7
row2    2  6   4  8

MultiIndex.reorder_levels()函数的注意事项

1. 调整level轴的顺序时，必须将所有的level轴都包含在order列表中；
2. 调整level轴的顺序时，不允许有重复的序号。例如，如果order列表中包含1,1，则会抛出ValueError异常；
3. 此函数返回的是调整后的新DataFrame，原始DataFrame不会被修改；
4. 调用此函数会返回一个新的MultiIndex对象，该对象包含已调整的索引顺序。

总结

MultiIndex.reorder_levels()函数是Pandas中用于调整多级索引顺序的函数，使用简单方便，能够满足数据分析中多层索引顺序调整的需求。程序员可以根据实际需求选用该函数以优化自己的代码。