Python Pandas - 使用多級索引的層級作為列建立 DataFrame 並替換索引層級名稱

要建立將多級索引的層級作為列的 DataFrame，請使用 **MultiIndex.to_frame()** 方法。使用 **name** 引數替換索引層級名稱。

首先，匯入所需的庫 -

import pandas as pd

多級索引是 pandas 物件的多級或分層索引物件。建立陣列 -

arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]

“names” 引數為每個索引層級設定名稱。from_arrays() 用於建立多級索引 -

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)

使用 to_frame() 建立一個將多級索引的層級作為列的 DataFrame。使用“name” 引數並傳遞名稱以替換索引層級名稱 -

dataFrame = multiIndex.to_frame(name=['One', 'Two'])

示例

以下是程式碼 -

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)

# 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()
# Use the "name" parameter and pass the names to substitute index level names
dataFrame = multiIndex.to_frame(name=['One', 'Two'])

# Display the DataFrame
print("\nThe DataFrame...\n",dataFrame)

輸出

這將產生以下輸出 -

The Multi-index...
MultiIndex([(1, 'John'),
(2, 'Tim'),
(3, 'Jacob'),
(4, 'Chris')],
)

The levels in Multi-index...
[[1, 2, 3, 4], ['Chris', 'Jacob', 'John', 'Tim']]

The DataFrame...
        One   Two
1  John  1   John
2  Tim   2    Tim
3  Jacob 3  Jacob
4  Chris 4  Chris

AmitDiwan

更新於: 2021年10月19日

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