Python | Pandas MultiIndex.swaplevel()

Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一，它提供了各种功能和工具来快速处理和分析数据。在Pandas中，MultiIndex是一种强大的工具，用于在DataFrame中处理复合索引的数据。MultiIndex允许用户在不同级别的行和列中引入多个索引层，这使得数据的组织和操作更加灵活和直观。

MultiIndex.swaplevel()是Pandas中一个重要的函数，用于交换MultiIndex的级别。这个函数可以轻松地转换MultiIndex的层次结构，使你能够更改层次结构来满足你的需求。

语法

Pandas MultiIndex.swaplevel()函数的语法如下：

DataFrame.swaplevel(i=-2, j=-1, axis=0)

在这里，

• i：表示要交换的第一级别的索引号，可以是负整数。默认值为-2。
• j: 表示要交换的第二级别的索引号，可以是负整数。默认值为-1。
• axis：表示要交换索引的轴。默认值为0，即行。

参数

Pandas MultiIndex.swaplevel()函数的参数说明如下：

• i: 表示要交换的第一级别的索引号，可以是负整数。默认值为-2。
• j: 表示要交换的第二级别的索引号，可以是负整数。默认值为-1。
• axis: 表示要交换索引的轴。默认值为0，即行。

示例

让我们通过以下示例来说明如何使用Pandas MultiIndex.swaplevel()函数：

import pandas as pd

data = {'Year': [2010, 2010, 2011, 2011],
        'Region': ['North', 'South', 'North', 'South'],
        'Sales': [10, 20, 30, 40]}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['Year', 'Region'], inplace=True)

print(df)

输出如下：

              Sales
Year Region       
2010 North       10
     South       20
2011 North       30
     South       40

在这个例子中，我们创建了一个DataFrame，其中有Year和Region两个列，并将它们设置为MultiIndex。现在，让我们使用swaplevel()函数来交换层级：

df_swapped = df.swaplevel('Year', 'Region')
print(df_swapped)

输出如下：

              Sales
Region Year       
North  2010      10
South  2010      20
North  2011      30
South  2011      40

如上所示，我们结果被改变了。现在Region列在第一级别，Year列在第二级别。这是由于我们在swaplevel()函数中使用的参数：'Year'和'Region'。

结论

到此为止，我们已经看到了如何使用Pandas MultiIndex.swaplevel()函数来交换MultiIndex层次结构。这个函数特别有用，因为它使得数据的组织和操作更加灵活和直观。