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法律研究Python Pandas - 如何對多重索引進行排序
要建立多索引，可以使用 from_arrays() 方法。但是，要對多索引進行排序，請在 Pandas 中使用 multiIndex.sortlevel() 方法。
首先，匯入必需的庫 −
import pandas as pd
多索引是 panda 物件的多級或層次索引物件。建立陣列 −
arrays = [[2, 4, 3, 1], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]
"names" 引數設定每個索引級別的名稱。from_arrays() 用於建立 MultiInde −
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))對多索引排序。預設情況下，在級別 0 進行排序 −
print("\nSort MultiIndex...\n",multiIndex.sortlevel())
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 = [[2, 4, 3, 1], ['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)
# Sort MultiIndex
# The default sorts at level 0
print("\nSort MultiIndex...\n",multiIndex.sortlevel())輸出
這將生成以下輸出 −
The Multi-index...
MultiIndex([(2, 'John'),
(4, 'Tim'),
(3, 'Jacob'),
(1, 'Chris')],
names=['ranks', 'student'])
The levels in Multi-index...
[[1, 2, 3, 4], ['Chris', 'Jacob', 'John', 'Tim']]
Sort MultiIndex...
(MultiIndex([(1, 'Chris'),
(2, 'John'),
(3, 'Jacob'),
(4, 'Tim')],
names=['ranks', 'student']), array([3, 0, 2, 1], dtype=int64))
更新於: 19-Oct-2021
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