pandas MultiIndex.set_levels() 更新索引层标签

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

pandas.MultiIndex.set_levels() 方法用于更新 MultiIndex 的某一层或所有层的级别。这个方法允许用户在保持其他结构不变的情况下修改索引的层次结构，非常灵活和方便。

语法

签名

MultiIndex.set_levels(levels, *, level=None, verify_integrity=True)

参数说明

levels：
必须传递的参数。可以是一个新的级别列表或序列，用于更新 MultiIndex 的层次。
- 类型：list-like
- 含义：新的级别，可以是完整的级别列表或其中某一层的新级别。如果 level 参数指定了某一层，则该层的级别将被更新。
level：
可选参数。指定需要更新的层的索引号。
- 类型：int, str, default None
- 含义：如果提供了该参数，只有指定的层会被更新。如果不提供，则更新所有层。
verify_integrity：
可选参数。指定是否检查新的级别与当前级别的一致性。
- 类型：bool, default True
- 含义：如果设置为 True，将会检查新级别的完整性以确保它们与当前索引的一致性。如果不一致则会引发错误。

返回值

返回值：
返回一个新的 MultiIndex 对象，更新了指定层次的级别。

使用场景

MultiIndex.set_levels() 方法适用于需要动态更新多层索引的场景，比如在数据处理过程中需要改变某一层的类别标签，或是修正某些层次的级别以反映数据变化时。

示例

示例 1：更新多层索引的层级

import pandas as pd

# 创建一个 MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)], 
    names=['letter', 'number']
)

# 输出原始 MultiIndex
f"Original MultiIndex:\n{multi_index}\n"

# 更新第二层的级别
new_levels = [1, 2, 3]
updated_multi_index = multi_index.set_levels(new_levels, level='number')

# 输出更新后的 MultiIndex
f"Updated MultiIndex:\n{updated_multi_index}\n"

输出:

Original MultiIndex:
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2)],
           names=['letter', 'number'])

Updated MultiIndex:
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2)],
           names=['letter', 'number'])

# 输出显示新级别的最后一个值为 3，而原始级别是 1 和 2，因此未更新

示例 2：更新所有层的级别

# 更新所有层的级别
new_levels_all = [['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
updated_multi_index_all = multi_index.set_levels(new_levels_all)

# 输出更新后的 MultiIndex
f"Updated MultiIndex (all levels):\n{updated_multi_index_all}\n"

输出:

Updated MultiIndex (all levels):
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2)],
           names=[None, None])

总结

MultiIndex.set_levels() 方法是一个强大而灵活的工具，允许用户根据需要更新多层索引的级别。它在数据处理和清洗的过程中尤为有用，能够帮助用户调整索引以适应数据的变化。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.MultiIndex.set_levels.html

< pd.MultiIndex 多层索引的属性 pandas 多层次索引 MultiIndex set_codes() 更新指定索引层代码 >

更新时间：Oct. 24, 2024, 8:03 a.m. 标签：pandas python 多层索引