Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reorder_levels方法的使用。
df.swaplevel(0, 1, axis=1) (2)reorder_levels函数概括了swaplevel函数,允许在一个步骤中置换层级索引: df.reorder_levels([1,0], axis=0)
示例: 让我们通过一个示例来了解如何使用reorder_levels()方法: import pandas as pd# 创建一个示例DataFramedata = {'Category1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],'Category2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],'Value': [10, 20, 15, 25, 5, 10]}df = pd.DataFrame(...
索引层的交换由swaplevel和reorder_levels完成,前者只能交换两个层,而后者可以交换任意层,两者都可以指定交换的是哪一个轴,即行索引或列索引: axis=1代表交换列索引,axis=0代表交换行索引 .reorder_levels()通过传入列表来指定哪几个轴更换,上例的意思是将[0,1,2]变为[2,0,1] 【NOTE】轴之间的索引交换 这...
reorder_levels(order[, axis]) 使用输入顺序重新排列索引级别。 replace([to_replace, value, inplace, limit, ...]) 用指定的值替换to_replace中的值。 resample(rule[, axis, closed, label, ...]) 对时间序列数据进行重新采样。 reset_index([level, drop, inplace, ...]) 重置索引,或其中一级别...
DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) Rearrange index levels using input order. DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …]) Sort by the values along either axis DataFrame.sort_index([axis, level, …]) Sort object by labels (along an axis) ...
8从新索引&选取&标签操作 9处理缺失值 10从新定型&排序&转变形态 11Combining& joining&merging 12时间序列 13作图 14换为其他格式 15 Python的DataFrame基础使用 1构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 1. 2属性和数据 ...
DataFrame.reorder_levels(order[, axis])Rearrange index levels using input order. DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …])Sort by the values along either axis DataFrame.sort_index([axis, level, …])Sort object by labels (along an axis) ...
reorder_levels()函数允许调换索引顺序（个人感觉比较鸡肋）这小节应该是这篇文章和数组换形换维同等重要的。这就是对数组进行滚动。这个的作用主要在于做差分计算。虽然前边讲过Xarray提供了中央差计算函数，但是仍需要更灵活的操作，滚动函数就实现了这个目的。python文本文件格式转换行列位置调换Stepbystep:!
在使用pandas对象的reindex()和align()方法时，可以使用level参数在特定级别上广播值，从而实现数据的高级重建和对齐。此外，swaplevel()方法和reorder_levels()方法可以轻松地切换或重新排列层级顺序。多级索引的管理和重命名提供了灵活性。rename()方法可用于重命名标签或列名，rename_axis()方法用于重命名...