pandas reorder_levels() 重新排列 MultiIndex 索引级别顺序

reorder_levels() 方法是 pandas 中用于重新排列 MultiIndex 索引级别顺序的函数。它可以在 DataFrame 或 Series 对象上使用。以下是对该方法的详细讲解：

语法

1. 数据类型可以使用

• DataFrame
• Series

2. 语法

DataFrame.reorder_levels(order, axis=0)
Series.reorder_levels(order)

参数说明：

• order：一个整数列表或元组，指定新的索引级别顺序。列表中的每个元素对应于现有索引级别的位置或者标签。
• axis：指定要重新排列级别的轴向，对于 DataFrame 可以是 0 或 1，默认为 0。

3. 返回数据

• DataFrame：返回一个重新排列了索引级别顺序的新 DataFrame。
• Series：返回一个重新排列了索引级别顺序的新 Series。

4. 使用场景

• 当需要按照特定顺序重新排列 MultiIndex 索引级别时，可以使用 reorder_levels() 方法。
• 在数据分析和数据处理中，有时需要按照不同的索引级别顺序进行数据选择、合并或分组操作，这时该方法非常有用。

示例说明

示例如下：

data = {
    "class": ["Mammals", "Mammals", "Reptiles"],
    "diet": ["Omnivore", "Carnivore", "Carnivore"],
    "species": ["Humans", "Dogs", "Snakes"],
}
df = pd.DataFrame(data, columns=["class", "diet", "species"])
df = df.set_index(["class", "diet"])
df
'''
                                  species
class      diet
Mammals    Omnivore                Humans
           Carnivore                 Dogs
Reptiles   Carnivore               Snakes
'''

# 让我们重新排序索引的级别：
df.reorder_levels(["diet", "class"])
'''
                                  species
diet      class
Omnivore  Mammals                  Humans
Carnivore Mammals                    Dogs
          Reptiles                 Snakes
'''

这些示例展示了 reorder_levels() 方法如何在不同的数据结构中工作，并通过重新排列 MultiIndex 索引级别，使得数据在分析和处理时更加灵活和方便。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.reorder_levels.html

更新时间：2024-07-23 20:04:18 标签：pandas python 索引 顺序