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PythonPandas-各インデックスレベルの名前でMultiIndexを作成する方法


マルチインデックスを作成するには、 pandas.MultiIndex.from_arrays()を使用します 方法。各インデックスレベルの名前を設定するには、名前を使用します パラメータ。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

MultiIndexは、パンダオブジェクトのマルチレベルまたは階層的なインデックスオブジェクトです。配列を作成する-

arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']]

「names」パラメーターは、各インデックスレベルの名前を設定します。 from_arrays()は、マルチインデックスを作成するために使用されます-

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))

マルチインデックスを表示する-

print("The Multi-index...\n",multiIndex)

マルチインデックスでレベルの名前を取得する-

print("\nThe names of levels in Multi-index...\n",multiIndex.names)

以下はコードです-

import pandas as pd

# MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects
# Create arrays
arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']]

# 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 names of levels in Multiindex
print("\nThe names of levels in Multi-index...\n",multiIndex.names)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

The Multi-index...
MultiIndex([(1, 'John'),
   (2, 'Tim'),
   (3, 'Jacob'),
   (4, 'Chris'),
   (5, 'Keiron')],
   names=['ranks', 'student'])

The names of levels in Multi-index...
['ranks', 'student']

  1. Python –レベル名を使用して複数のレベルを削除し、インデックスを返します

    レベル名を使用して複数のレベルを削除し、インデックスを返すには、 multiIndex.droplevel()を使用します 。レベル名をパラメータとして設定します。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd マルチインデックスを作成します。 namesパラメータは、インデックス内のレベルの名前を設定します multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c'

  2. PythonPandas-IntervalArrayの各間隔の長さを示すエントリを含むインデックスを返します

    IntervalArrayの各間隔の長さを示すエントリを含むインデックスを返すには、 array.lengthを使用します。 プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 2つのIntervalオブジェクトを作成します。値が「both」の「closed」パラメータを使用して設定された閉じた間隔- interval1 = pd.Interval(50, 75, closed='both') interval2 = pd.Interval(65, 95, closed='both') Intervalオブジェ