【Pandas】pandas Series swaplevel

发布于:2025-03-07 ⋅ 阅读:(33) ⋅ 点赞:(0)

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法 描述
Series.argsort([axis, kind, order, stable]) 用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法
Series.argmin([axis, skipna]) 用于返回 Series 中最小值索引位置的方法
Series.argmax([axis, skipna]) 用于返回 Series 中最大值索引位置的方法
Series.reorder_levels(order) 用于重新排列 Series 中多层索引(MultiIndex)层级顺序的方法
Series.sort_values(*[, axis, ascending, …]) 用于对 Series 中的值进行排序的方法
Series.sort_index(*[, axis, level, …]) 用于根据索引对 Series 进行排序
Series.swaplevel([i, j, copy]) 用于交换 MultiIndex 中的两个级别

pandas.Series.swaplevel

pandas.Series.swaplevel 方法用于交换 MultiIndex 中的两个级别。这对于处理具有多级索引的数据非常有用,可以方便地调整数据结构以满足不同的分析需求。

参数说明
  • i:整数或字符串。指定要交换的第一个级别,可以是级别的位置(从 0 开始)或级别的名称。
  • j:整数或字符串。指定要交换的第二个级别,可以是级别的位置(从 0 开始)或级别的名称。
  • copy:布尔值,默认为 True。如果为 True,则返回一个新的 Series,原始 Series 不变;如果为 False,则在原 Series 上进行操作。
示例及结果
import pandas as pd

# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
s = pd.Series(range(8), index=index)

print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 swaplevel 交换两个级别的索引
swapped_s = s.swaplevel('first', 'second')

print("\n交换后的 Series:")
print(swapped_s)
输出结果
原始 Series:
first  second
bar    one       0
       two       1
baz    one       2
       two       3
foo    one       4
       two       5
qux    one       6
       two       7
dtype: int64

交换后的 Series:
second  first
one     bar      0
two     bar      1
one     baz      2
two     baz      3
one     foo      4
two     foo      5
one     qux      6
two     qux      7
dtype: int64

通过上述代码和输出结果可以看到,swaplevel 方法可以有效地交换 MultiIndex 中的两个级别,并且可以通过设置不同的参数来控制是否返回新的 Series 或在原 Series 上进行操作。

注意事项
  • 如果 MultiIndex 中的级别名称不是唯一的,建议使用级别位置(整数)来指定要交换的级别。
  • 交换级别后,数据的顺序保持不变,仅索引级别的顺序发生变化。

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