要获取多级索引中标签或标签元组的位置，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.get_loc() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('stuvwx')]) 显示多级索引 - print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取位置 - print("Get the locations in MultiIndex...", multiIndex.get_loc('s')) 示例以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex 是 Pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('stuvwx')]) # 显示多级索引 print("The MultiIndex...", multiIndex) # 获取多级索引中的级别 print("The levels in ... 阅读更多

要重排多级索引中的级别，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.reorder_levels() 方法。使用 order 参数设置级别的顺序。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 30, 40, 70]] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('rank', 'student', 'points')) 重排多级索引的级别。“order” 参数用于设置要重排级别的形式 print("Reorder levels ... 阅读更多

要使用级别名称在多级索引中重排级别，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.reorder_levels() 方法。将要重排的级别（级别名称）作为参数传递。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 30, 40, 70]] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('rank', 'student', 'points')) 重排多级索引的级别。“order” 参数用于设置级别名称的形式 ... 阅读更多

要交换多级索引的级别，请在 Pandas 中使用 swaplevel() 方法。要交换的级别应作为参数提及。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 30, 40, 70]] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('rank', 'student', 'points')) 使用 swaplevel() 交换多级索引的级别。第一个参数是要交换的索引的第一个级别。 ... 阅读更多

要使用级别名称返回删除多个级别的多级索引，请使用 MultiIndex.droplevel() 方法并将要删除的多个级别（级别名称）作为参数设置。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 30, 40, 70]] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('rank', 'student', 'points')) 从多级索引中删除特定级别。要删除的级别设置为 ... 阅读更多

要使用级别名称返回删除请求级别的多级索引，请使用 MultiIndex.droplevel() 方法并将要删除的级别（级别名称）作为参数设置。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 从多级索引中删除特定级别。要删除的级别设置为级别名称 ... 阅读更多

要返回删除请求级别的多级索引，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.droplevel() 方法。将要删除的级别设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 删除特定级别。级别为 1，即删除级别 1” - print("Multi-index after dropping a level...", multiIndex.droplevel(1)) 示例以下为代码 ... 阅读更多

要创建多级索引，请使用 from_arrays() 方法。但是，要对特定级别的多级索引进行排序，请在 Pandas 中使用 multiIndex.sortlevel() 方法。将级别设置为参数。要按降序排序，请使用 ascending 参数并将其设置为 False。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 对多级索引进行排序。特定 ... 阅读更多

要创建多级索引，请使用 from_arrays() 方法。但是，要对特定级别的多级索引进行排序，请在 Pandas 中使用 multiIndex.sortlevel() 方法。将级别设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组：arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 对多级索引进行排序。要排序的特定级别设置为参数，此处为级别 1 - print("Sort MultiIndex ... 阅读更多

要创建多级索引，请使用 from_arrays() 方法。但是，要对多级索引进行排序，请在 Pandas 中使用 multiIndex.sortlevel() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))排序多级索引。默认情况下，在级别 0 进行排序 - print("Sort MultiIndex...", multiIndex.sortlevel()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, ... 阅读更多