pandas.DataFrame.swaplevel#

DataFrame.swaplevel(i=- 2, j=- 1, axis=0)[源代码]#

中交换级别i和j。 MultiIndex 。

默认情况下，调换指数最里面的两个级别。

参数

i, j整型或字符串: 要交换的索引的级别。可以将级别名称作为字符串传递。
axis{0或‘index’，1或‘Columns’}，默认为0: 要在其上交换标高的轴。行方式为0或‘index’，列方式为1或‘Columns’。

退货

DataFrame: 在多索引中交换了级别的DataFrame。

示例

>>> 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

在下面的示例中，我们将交换指数的级别。在这里，我们将按列交换级别，但也可以以类似的方式按行交换级别。请注意，按列排列是默认行为。通过不为i和j提供任何参数，我们交换了最后一个索引和倒数第二个索引。

>>> df.swaplevel()
                                    Grade
Final exam  January     History         A
            February    Geography       B
Coursework  March       History         A
            April       Geography       C

通过提供一个参数，我们可以选择与哪个索引交换最后一个索引。例如，我们可以将第一个索引与最后一个互换，如下所示。

>>> df.swaplevel(0)
                                    Grade
January     History     Final exam      A
February    Geography   Final exam      B
March       History     Coursework      A
April       Geography   Coursework      C

我们还可以通过同时提供i和j的值来明确定义要交换哪些索引。在这里，我们例如交换第一个和第二个索引。

>>> df.swaplevel(0, 1)
                                    Grade
History     Final exam  January         A
Geography   Final exam  February        B
History     Coursework  March           A
Geography   Coursework  April           C

pandas.DataFrame.swapaxes

pandas.DataFrame.tail