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Computations descriptive stats
方法描述Series.argsort([axis, kind, order, stable])用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis, skipna])用于返回 Series 中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis, skipna])用于返回 Series…Pandas2.2 Series
Computations descriptive stats
方法描述Series.argsort([axis, kind, order, stable])用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis, skipna])用于返回 Series 中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis, skipna])用于返回 Series 中最大值索引位置的方法Series.reorder_levels(order)用于重新排列 Series 中多层索引MultiIndex层级顺序的方法Series.sort_values(*[, axis, ascending, …])用于对 Series 中的值进行排序的方法Series.sort_index(*[, axis, level, …])用于根据索引对 Series 进行排序Series.swaplevel([i, j, copy])用于交换 MultiIndex 中的两个级别
pandas.Series.swaplevel
pandas.Series.swaplevel 方法用于交换 MultiIndex 中的两个级别。这对于处理具有多级索引的数据非常有用可以方便地调整数据结构以满足不同的分析需求。
参数说明
i整数或字符串。指定要交换的第一个级别可以是级别的位置从 0 开始或级别的名称。j整数或字符串。指定要交换的第二个级别可以是级别的位置从 0 开始或级别的名称。copy布尔值默认为 True。如果为 True则返回一个新的 Series原始 Series 不变如果为 False则在原 Series 上进行操作。
示例及结果
import pandas as pd# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
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])
s pd.Series(range(8), indexindex)print(原始 Series:)
print(s)# 使用 swaplevel 交换两个级别的索引
swapped_s s.swaplevel(first, second)print(\n交换后的 Series:)
print(swapped_s)输出结果
原始 Series:
first second
bar one 0two 1
baz one 2two 3
foo one 4two 5
qux one 6two 7
dtype: int64交换后的 Series:
second first
one bar 0
two bar 1
one baz 2
two baz 3
one foo 4
two foo 5
one qux 6
two qux 7
dtype: int64通过上述代码和输出结果可以看到swaplevel 方法可以有效地交换 MultiIndex 中的两个级别并且可以通过设置不同的参数来控制是否返回新的 Series 或在原 Series 上进行操作。
注意事项
如果 MultiIndex 中的级别名称不是唯一的建议使用级别位置整数来指定要交换的级别。交换级别后数据的顺序保持不变仅索引级别的顺序发生变化。
