pandas.DataFrame.swaplevel#

DataFrame.swaplevel(i=-2, j=-1, axis=0)[源代码]#

交换 MultiIndex 的级别 i 和 j。

默认交换索引中最里面的两个级别。

参数:
i, jint 或 str

要交换的索引级别。可以传递级别名称作为字符串。

axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}, 默认为 0

交换级别的轴。0 或 ‘index’ 表示行，1 或 ‘columns’ 表示列。

返回:
DataFrame

具有交换了 MultiIndex 中级别的 DataFrame。

另请参阅

DataFrame.reorder_levels

重新排序 MultiIndex 的级别。

DataFrame.sort_index

排序 MultiIndex。

示例

>>> df = pd.DataFrame(
...     {"Grade": ["A", "B", "A", "C"]},
...     index=[
...         ["Final exam", "Final exam", "Coursework", "Coursework"],
...         ["History", "Geography", "History", "Geography"],
...         ["January", "February", "March", "April"],
...     ],
... )
>>> df
                                    Grade
Final exam  History     January      A
            Geography   February     B
Coursework  History     March        A
            Geography   April        C

在接下来的示例中，我们将交换索引的级别。在这里，我们将按列交换级别，但级别也可以以类似的方式按行交换。请注意，按列是默认行为。通过不为 i 和 j 提供任何参数，我们将交换最后和倒数第二个索引。

>>> df.swaplevel()
                                    Grade
Final exam  January     History         A
            February    Geography       B
Coursework  March       History         A
            April       Geography       C

通过提供一个参数，我们可以选择要与最后一个索引交换哪个索引。例如，我们可以按如下方式交换第一个索引和最后一个索引。

>>> df.swaplevel(0)
                                    Grade
January     History     Final exam      A
February    Geography   Final exam      B
March       History     Coursework      A
April       Geography   Coursework      C

我们还可以通过提供 i 和 j 的值来显式定义要交换的索引。在这里，例如，我们交换第一个和第二个索引。

>>> df.swaplevel(0, 1)
                                    Grade
History     Final exam  January         A
Geography   Final exam  February        B
History     Coursework  March           A
Geography   Coursework  April           C
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