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)
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。
如果需要进一步调整多级列的顺序,可以使用reorder_levels()函数。例如,将第二级列放在第一级列之前: 代码语言:txt 复制 df_reordered = df_swapped.reorder_levels([1, 0], axis=1) 完成上述步骤后,df_reordered将是一个新的数据帧,其中多级列的位置已经改变。 对于推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由...
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(data)#...
reorder_levels(order) 使用输入顺序重新排列索引级别。 repeat(repeats[, axis]) 重复Series的元素。 replace([to_replace, value, inplace, limit, ...]) 用给定值替换to_replace中的值。 resample(rule[, axis, closed, label, ...]) 重新采样时间序列数据。 reset_index([level, drop, name, inplace...
索引层的交换:swaplevel(只能换两个轴)和reorder_levels(可以换任意多个轴,传入新的轴顺序列表即可) ps:这里只是行索引与列索引内部的更换。 索引层的删除:droplevel 索引属性的修改:1.修改索引层名字rename_axis,可传入函数(函数的输入就是各个索引层名字) ...
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) ...
stack()方法把指定级別的列索引转换为行索引,而unstack()则把行索引转换为列索引。无论是stack()还是unstack(),当所有的索引被转换到同一个轴上时,将得到一个Series对象。reorder_levels()和 swaplevel()交换指走轴的索引级别。 分组运算 所谓分组运算是指使用特定的条件将数裾分为多个分组,然后对每个分组进行...
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:!