【Pandas】pandas Series swaplevel

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）层级序次的方法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。这对于处置惩罚具有多级索引的数据非常有用，可以方便地调整数据布局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，默以为 True。如果为 True，则返回一个新的 Series，原始 Series 稳定；如果为 False，则在原 Series 上进行操作。
  

示例及效果

1. import pandas as pd
3. # 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
4. arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
5.           ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
6. index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
7. s = pd.Series(range(8), index=index)
9. print("原始 Series:")
10. print(s)
12. # 使用 swaplevel 交换两个级别的索引
13. swapped_s = s.swaplevel('first', 'second')
15. print("\n交换后的 Series:")
16. print(swapped_s)

复制代码

输出效果

1. 原始 Series:
2. first  second
3. bar    one       0
4.        two       1
5. baz    one       2
6.        two       3
7. foo    one       4
8.        two       5
9. qux    one       6
10.        two       7
11. dtype: int64
13. 交换后的 Series:
14. second  first
15. one     bar      0
16. two     bar      1
17. one     baz      2
18. two     baz      3
19. one     foo      4
20. two     foo      5
21. one     qux      6
22. two     qux      7
23. dtype: int64

复制代码

通过上述代码和输出效果可以看到，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，发起利用级别位置（整数）来指定要交换的级别。
  
• 交换级别后，数据的序次保持稳定，仅索引级别的序次发生变革。
  

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