Python Pandas – MultiIndexに新しい特定のレベルを1つだけ設定する方法
MultiIndexの特定レベルだけを新しい値に変更する
pandasのMultiIndexで、新しい特定のレベルを1つだけ設定したい場合は、MultiIndex.set_levels()メソッドにlevelパラメータを指定して使用します。levelパラメータを指定することで、他のレベルはそのまま維持しながら、目的のレベルのみを置き換えることができます。
まず、必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
MultiIndexとは
MultiIndexは、pandasオブジェクトで使用できる多階層(階層的)なインデックスオブジェクトです。複数のキーの組み合わせによってデータを一意に識別できるため、表形式データをより柔軟に扱えます。
それでは、MultiIndex作成用の配列を用意しましょう。
arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]
namesパラメータを指定すると、各インデックスレベルに名前を付けることができます。ここではfrom_arrays()メソッドを使って、配列からMultiIndexを生成します。
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))続いて、levelパラメータを使って、レベル0(ranks)に対して新しい値を設定します。このようにlevelを明示的に指定することで、特定の1つのレベルだけをまとめて変更できます。
print("\nSet a new level in Multi-index...\n", multiIndex.set_levels(['p', 'q', 'r', 's'], level=0))完全なサンプルコード
以下が実行コード全体です。
import pandas as pd
# MultiIndexは、pandasオブジェクトのための多階層(階層的)なインデックスオブジェクト
# 配列を作成
arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]
# namesパラメータで各インデックスレベルに名前を設定し、
# from_arrays()でMultiIndexを作成
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))
# MultiIndexを表示
print("The Multi-index...\n", multiIndex)
# MultiIndexのレベルを取得
print("\nThe levels in Multi-index...\n", multiIndex.levels)
# levelパラメータを使って、特定の1つのレベルに新しい値を設定
print("\nSet a new level in Multi-index...\n", multiIndex.set_levels(['p', 'q', 'r', 's'], level=0))実行結果
上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。
The Multi-index...
MultiIndex([(1, 'John'),
(2, 'Tim'),
(3, 'Jacob'),
(4, 'Chris')],
names=['ranks', 'student'])
The levels in Multi-index...
[[1, 2, 3, 4], ['Chris', 'Jacob', 'John', 'Tim']]
Set a new level in Multi-index...
MultiIndex([('p', 'John'),
('q', 'Tim'),
('r', 'Jacob'),
('s', 'Chris')],
names=['ranks', 'student'])実行結果から分かるように、set_levels()にlevel=0を指定することで、第1レベル(ranks)の値だけが [1, 2, 3, 4] から ['p', 'q', 'r', 's'] に置き換えられ、第2レベル(student)は元のまま保持されています。なお、levelsプロパティで取得できるレベルの値は内部的にソートされて表示される点にも注意してください。
-
【Python・Pandas】DataFrameの特定の行だけを合計する方法(loc()の使い方を解説)
PandasのDataFrameで特定の行のみを合計したい場合は、loc()メソッドを使います。:演算子で開始行と終了行のインデックスを指定することで、合計対象の範囲を選択できます。また、loc()では合計に含める列も同時に指定できるのが便利なポイントです。計算結果は、新しい列としてDataFrameに追加して表示できます。 サンプルDataFrameの作成 まず、例として商品の在庫データを持つDataFrameを作成しましょう。「期首在庫(Opening_Stock)」と「期末在庫(Closing_Stock)」の情報を含んだ商品レコードを用意します。 dataFrame = pd.Data
-
Python(Pandas・NumPy)でマルチインデックスを単一インデックスに連結する方法
Pandasでは、タプルを要素とするSeriesやMultiIndexを使うことで、複数の階層を持つインデックス(マルチインデックス)を扱えます。しかし、データの集計や結合を行う際には、これらを「名前_地域」のような単一の文字列インデックスにまとめたいケースがよくあります。本記事では、map()メソッドとjoinを組み合わせて、マルチインデックスを単一のインデックスへ連結する手順を解説します。1. 必要なライブラリのインポートまず、PandasとNumPyをそれぞれ慣例的なエイリアス(pd、np)でインポートします。import pandas as pd import numpy as np2