Python酷库之旅-第三方库Pandas(209)

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一、用法精讲

976、pandas.MultiIndex.set_codes方法

976-1、语法

976-2、参数

976-3、功能

976-4、返回值

976-5、说明

976-6、用法

976-6-1、数据准备

976-6-2、代码示例

976-6-3、结果输出

977、pandas.MultiIndex.to_frame方法

977-1、语法

977-2、参数

977-3、功能

977-4、返回值

977-5、说明

977-6、用法

977-6-1、数据准备

977-6-2、代码示例

977-6-3、结果输出

978、pandas.MultiIndex.to_flat_index方法

978-1、语法

978-2、参数

978-3、功能

978-4、返回值

978-5、说明

978-6、用法

978-6-1、数据准备

978-6-2、代码示例

978-6-3、结果输出

979、pandas.MultiIndex.sortlevel方法

979-1、语法

979-2、参数

979-3、功能

979-4、返回值

979-5、说明

979-6、用法

979-6-1、数据准备

979-6-2、代码示例

979-6-3、结果输出

980、pandas.MultiIndex.droplevel方法

980-1、语法

980-2、参数

980-3、功能

980-4、返回值

980-5、说明

980-6、用法

980-6-1、数据准备

980-6-2、代码示例

980-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

976、pandas.MultiIndex.set_codes方法
976-1、语法
# 976、pandas.MultiIndex.set_codes方法
pandas.MultiIndex.set_codes(codes, *, level=None, verify_integrity=True)
Set new codes on MultiIndex. Defaults to returning new index.Parameters:
codes
sequence or list of sequence
New codes to apply.level
int, level name, or sequence of int/level names (default None)
Level(s) to set (None for all levels).verify_integrity
bool, default True
If True, checks that levels and codes are compatible.Returns:
new index (of same type and class…etc) or None
The same type as the caller or None if inplace=True.
976-2、参数

976-2-1、codes(必需)：表示包含新代码的整数数组或数组的列表，每个数组中的整数表示特定级别的新代码，数组的长度必须与MultiIndex的长度相同。

976-2-2、level(可选，默认值为None)：整数、整数列表或级别名称，指定要更新的级别，如果未提供，则默认为所有级别。

976-2-3、verify_integrity(可选，默认值为True)：布尔值，如果为True，则在更新代码后验证MultiIndex的完整性，如果为False，则跳过验证步骤。

976-3、功能

        用于更新MultiIndex对象的级别代码，而不改变级别名称和级别数，允许你在不改变索引结构的情况下，灵活地更新索引内容。

976-4、返回值

        该方法会原地更新MultiIndex对象，不会返回新对象，因此，返回值为None。

976-5、说明

        无

976-6、用法
976-6-1、数据准备
无
976-6-2、代码示例
# 976、pandas.MultiIndex.set_codes方法
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex对象
arrays = [[1, 2, 3], ['red', 'green', 'blue']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))
print("原始MultiIndex:")
print(index)
# 使用set_codes更新级别代码
new_codes = [[0, 1, 2], [2, 1, 0]]
index.set_codes(new_codes, level=[0, 1], verify_integrity=False)
print("更新后的MultiIndex:")
print(index)
976-6-3、结果输出
# 976、pandas.MultiIndex.set_codes方法
# 原始MultiIndex:
# MultiIndex([(1,   'red'),
#             (2, 'green'),
#             (3,  'blue')],
#            names=['number', 'color'])
# 更新后的MultiIndex:
# MultiIndex([(1,   'red'),
#             (2, 'green'),
#             (3,  'blue')],
#            names=['number', 'color'])
977、pandas.MultiIndex.to_frame方法
977-1、语法
# 977、pandas.MultiIndex.to_frame方法
pandas.MultiIndex.to_frame(index=True, name=_NoDefault.no_default, allow_duplicates=False)
Create a DataFrame with the levels of the MultiIndex as columns.Column ordering is determined by the DataFrame constructor with data as a dict.Parameters:
indexbool, default True
Set the index of the returned DataFrame as the original MultiIndex.namelist / sequence of str, optional
The passed names should substitute index level names.allow_duplicatesbool, optional default False
Allow duplicate column labels to be created.New in version 1.5.0.Returns:
DataFrame
977-2、参数

977-2-1、index(可选，默认值为True)：布尔值，如果设置为True，则将MultiIndex作为DataFrame 的索引；如果设置为False，则将MultiIndex作为DataFrame的列。

977-2-2、name(可选)：array-like，用于指定生成的DataFrame列的名称，如果设置为None，则使用MultiIndex的层级名称。

977-2-3、allow_duplicates(可选，默认值为False)：布尔值，如果设置为True，则允许MultiIndex中存在重复的名称；如果设置为False，则不允许重复的名称。

977-3、功能

        将多层次索引(MultiIndex)转换为一个DataFrame，转换后的DataFrame可以更方便地进行数据操作和分析。

977-4、返回值

        返回一个DataFrame，其中包含MultiIndex的内容，如果index参数设置为True，则DataFrame的索引将与原始MultiIndex相同；如果设置为False，则DataFrame的列将包含MultiIndex的内容。

977-5、说明

        无

977-6、用法
977-6-1、数据准备
无
977-6-2、代码示例
# 977、pandas.MultiIndex.to_frame方法
import pandas as pd
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'))
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}, index=index)
print(df)
df_index = index.to_frame(index=False, name=['level_1', 'level_2'])
print(df_index)
977-6-3、结果输出
# 977、pandas.MultiIndex.to_frame方法
#               A
# first second   
# bar   one     1
#       two     2
# baz   one     3
#       two     4
# foo   one     5
#       two     6
# qux   one     7
#       two     8
#   level_1 level_2
# 0     bar     one
# 1     bar     two
# 2     baz     one
# 3     baz     two
# 4     foo     one
# 5     foo     two
# 6     qux     one
# 7     qux     two
978、pandas.MultiIndex.to_flat_index方法
978-1、语法
# 978、pandas.MultiIndex.to_flat_index方法
pandas.MultiIndex.to_flat_index()
Convert a MultiIndex to an Index of Tuples containing the level values.Returns:
pd.Index
Index with the MultiIndex data represented in Tuples.
978-2、参数

        无

978-3、功能

        将MultiIndex转换为一个扁平的Index对象。

978-4、返回值

        一个新的Index对象，其中MultiIndex的各个层次的值被连接在一起，形成了一个新的Index。

978-5、说明

        无

978-6、用法
978-6-1、数据准备
无
978-6-2、代码示例
# 978、pandas.MultiIndex.to_flat_index方法
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex对象
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)])
# 将MultiIndex转换为扁平的Index对象
flat_index = multi_index.to_flat_index()
print(flat_index)
978-6-3、结果输出
# 978、pandas.MultiIndex.to_flat_index方法
# Index([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], dtype='object')
979、pandas.MultiIndex.sortlevel方法
979-1、语法
# 979、pandas.MultiIndex.sortlevel方法
pandas.MultiIndex.sortlevel(level=0, ascending=True, sort_remaining=True, na_position='first')
Sort MultiIndex at the requested level.The result will respect the original ordering of the associated factor at that level.Parameters:
levellist-like, int or str, default 0
If a string is given, must be a name of the level. If list-like must be names or ints of levels.ascendingbool, default True
False to sort in descending order. Can also be a list to specify a directed ordering.sort_remainingsort by the remaining levels after level
na_position{‘first’ or ‘last’}, default ‘first’
Argument ‘first’ puts NaNs at the beginning, ‘last’ puts NaNs at the end.New in version 2.1.0.Returns:
sorted_index
pd.MultiIndex
Resulting index.indexer
np.ndarray[np.intp]
Indices of output values in original index.
979-2、参数

979-2-1、level(可选，默认值为0)：表示需要排序的级别，可以是整数或者级别名称。

979-2-2、ascending(可选，默认值为True)：排序顺序，True为升序，False为降序。

979-2-3、sort_remaining(可选，默认值为True)：是否对其他级别进行排序。

979-2-4、na_position(可选，默认值为'first')：缺失值的位置，可以是'first'或'last'。

979-3、功能

        对MultiIndex的指定级别进行排序，排序后，其他级别的顺序保持不变。

979-4、返回值

        返回一个新的MultiIndex对象，包含排序后的索引，原来的MultiIndex对象保持不变。

979-5、说明

        无

979-6、用法
979-6-1、数据准备
无
979-6-2、代码示例
# 979、pandas.MultiIndex.sortlevel方法
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex
arrays = [['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],['one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],['small', 'large', 'large', 'large','small', 'small', 'large', 'small']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second', 'third'])
# 打印原始的MultiIndex
print("原始MultiIndex:")
print(index)
# 对'second'级别进行升序排序
index_sorted = index.sortlevel(level=1, ascending=True)
# 打印排序后的MultiIndex
print("\n排序后的MultiIndex:")
print(index_sorted)
979-6-3、结果输出
# 979、pandas.MultiIndex.sortlevel方法
# 原始MultiIndex:
# MultiIndex([('foo',   'one', 'small'),
#             ('bar',   'one', 'large'),
#             ('foo',   'two', 'large'),
#             ('bar', 'three', 'large'),
#             ('foo',   'two', 'small'),
#             ('bar',   'two', 'small'),
#             ('foo',   'one', 'large'),
#             ('foo', 'three', 'small')],
#            names=['first', 'second', 'third'])
# 
# 排序后的MultiIndex:
# (MultiIndex([('bar',   'one', 'large'),
#             ('foo',   'one', 'large'),
#             ('foo',   'one', 'small'),
#             ('bar', 'three', 'large'),
#             ('foo', 'three', 'small'),
#             ('bar',   'two', 'small'),
#             ('foo',   'two', 'large'),
#             ('foo',   'two', 'small')],
#            names=['first', 'second', 'third']), array([1, 6, 0, 3, 7, 5, 2, 4], dtype=int64))
980、pandas.MultiIndex.droplevel方法
980-1、语法
# 980、pandas.MultiIndex.droplevel方法
pandas.MultiIndex.droplevel(level=0)
Return index with requested level(s) removed.If resulting index has only 1 level left, the result will be of Index type, not MultiIndex. The original index is not modified inplace.Parameters:
level
int, str, or list-like, default 0
If a string is given, must be the name of a level If list-like, elements must be names or indexes of levels.Returns:
Index or MultiIndex
980-2、参数

980-2-1、level(可选，默认值为0)：可以接受以下类型的参数：

  • int或int列表：表示要删除的索引级别的位置(从0开始计数)
  • str或str列表：表示要删除的索引级别的名称
980-3、功能

        从多级索引(MultiIndex)中删除指定级别的索引，可以移除一个或多个索引级别。

980-4、返回值

        返回一个新的Index或MultiIndex对象，如果删除后只剩一个级别，返回普通的Index；如果还有多个级别，返回新的MultiIndex。

980-5、说明

        无

980-6、用法
980-6-1、数据准备
无
980-6-2、代码示例
# 980、pandas.MultiIndex.droplevel方法
import pandas as pd
# 创建多级索引
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
# 删除第一级索引
new_index = index.droplevel(0)
print(new_index)  
# 通过名称删除索引
new_index = index.droplevel('first')
print(new_index)
# 删除多个级别
multi_level = pd.MultiIndex.from_arrays([['A', 'A', 'B', 'B'],[1, 2, 1, 2],['x', 'y', 'x', 'y']])
new_multi = multi_level.droplevel([0, 2])
print(new_multi)
980-6-3、结果输出
# 980、pandas.MultiIndex.droplevel方法
# Index([1, 2, 1, 2], dtype='int64', name='second')
# Index([1, 2, 1, 2], dtype='int64', name='second')
# Index([1, 2, 1, 2], dtype='int64')

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
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