pandas.DataFrame.swaplevel#
- DataFrame.swaplevel(i=-2, j=-1, ось=0)[источник]#
Поменять местами уровни i и j в
MultiIndex.По умолчанию меняет местами два самых внутренних уровня индекса.
- Параметры:
- i, jint или str
Уровни индексов для обмена. Можно передать имя уровня в виде строки.
- ось{0 или 'index', 1 или 'columns'}, по умолчанию 0
Ось для перестановки уровней. 0 или ‘index’ для строк, 1 или ‘columns’ для столбцов.
- Возвращает:
- DataFrame
DataFrame с переставленными уровнями в MultiIndex.
Примеры
>>> df = pd.DataFrame( ... {"Grade": ["A", "B", "A", "C"]}, ... index=[ ... ["Final exam", "Final exam", "Coursework", "Coursework"], ... ["History", "Geography", "History", "Geography"], ... ["January", "February", "March", "April"], ... ], ... ) >>> df Grade Final exam History January A Geography February B Coursework History March A Geography April C
В следующем примере мы поменяем уровни индексов местами. Здесь мы поменяем уровни по столбцам, но уровни можно менять местами по строкам аналогичным образом. Обратите внимание, что по столбцам — это поведение по умолчанию. Не указывая аргументы для i и j, мы меняем местами последний и предпоследний индексы.
>>> df.swaplevel() Grade Final exam January History A February Geography B Coursework March History A April Geography C
Предоставляя один аргумент, мы можем выбрать, с каким индексом поменять последний индекс. Например, мы можем поменять первый индекс с последним следующим образом.
>>> df.swaplevel(0) Grade January History Final exam A February Geography Final exam B March History Coursework A April Geography Coursework C
Мы также можем явно определить, какие индексы хотим поменять местами, указав значения для обоих i и j. Например, здесь мы меняем местами первый и второй индексы.
>>> df.swaplevel(0, 1) Grade History Final exam January A Geography Final exam February B History Coursework March A Geography Coursework April C