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法律研究Python Pandas - 创建一个带有作为列的多重索引级别的数据框
若要创建一个将其多重索引级别作为列的数据框，请在 Pandas 中使用 to_frame() 方法。
首先，导入必需的库 −
import pandas as pd
多重索引是一个多级或层次的索引对象，适用于熊猫对象。创建数组 −
arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]
“names”参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建一个多重索引 −
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))使用 to_frame() 创建一个带有其多重索引级别作为列的数据框 −
dataFrame = multiIndex.to_frame()
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects
# Create arrays
arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]
# The "names" parameter sets the names for each of the index levels
# The from_arrays() is used to create a MultiIndex
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))
# display the MultiIndex
print("The Multi-index...\n",multiIndex)
# get the levels in MultiIndex
print("\nThe levels in Multi-index...\n",multiIndex.levels)
# Create a DataFrame with the levels of the MultiIndex as columns using to_frame()
dataFrame = multiIndex.to_frame()
# Display the DataFrame
print("\nThe DataFrame...\n",dataFrame)输出
这将产生以下输出 −
The Multi-index... MultiIndex([(1, 'John'), (2, 'Tim'), (3, 'Jacob'), (4, 'Chris')], names=['ranks', 'student']) The levels in Multi-index... [[1, 2, 3, 4], ['Chris', 'Jacob', 'John', 'Tim']] The DataFrame... ranks student ranks student 1 John 1 John 2 Tim 2 Tim 3 Jacob 3 Jacob 4 Chris 4 Chris
更新于：2021-10-19
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