maxframe.dataframe.DataFrame.swaplevel

DataFrame.swaplevel(i=-2, j=-1, axis=0)

在 MultiIndex 中交换层级 i 和 j。

默认交换索引的两个最内层。

参数:

• i (int or str) -- 要交换的索引层级。可以传递层级名称作为字符串。

• j (int or str) -- 要交换的索引层级。可以传递层级名称作为字符串。

• axis ({0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0) -- 交换层级的轴。0 或 'index' 表示行方向，1 或 'columns' 表示列方向。

返回:

在 MultiIndex 中交换层级后的 DataFrame。

返回类型:

DataFrame

示例

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

在以下示例中，我们将交换索引的层级。这里我们按列方向交换层级，但也可以按行方向进行类似操作。注意列方向是默认行为。如果不为 i 和 j 提供任何参数，则交换最后两个层级。

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

通过提供一个参数，我们可以选择将最后一个索引与哪个索引交换。例如，我们可以按如下方式将第一个索引与最后一个交换。

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

我们还可以通过为 i 和 j 提供值来明确定义要交换的索引。例如，这里我们交换第一个和第二个索引。

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