【Python・Pandas】MultiIndex.droplevel()でレベルを削除したインデックスを返す方法

PandasのMultiIndex.droplevel()メソッドを使用すると、指定したレベルを削除した新しいインデックスを取得できます。マルチインデックスから不要な階層を取り除きたい場合に非常に便利なメソッドです。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

マルチインデックスの作成

次に、マルチインデックスを作成します。namesパラメータを指定すると、インデックスの各レベルに名前を設定することができます。

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]],
names=['a', 'b', 'c', 'd'])

レベルの削除

droplevel()メソッドを引数なしで呼び出すと、最初のレベル（level 0）が自動的に削除されます。

print("\nDropping a level...\n", multiIndex.droplevel())

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# マルチインデックスを作成
# namesパラメータで各レベルに名前を設定
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]],
names=['a', 'b', 'c', 'd'])

print("Multindex...\n", multiIndex)

# マルチインデックスからレベルを削除
print("\nDropping a level...\n", multiIndex.droplevel())

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Multindex...
MultiIndex([( 5, 15, 25, 35),
   (10, 20, 30, 40)],
   names=['a', 'b', 'c', 'd'])

Dropping a level...
MultiIndex([(15, 25, 35),
   (20, 30, 40)],
   names=['b', 'c', 'd'])

実行結果を見ると、元のマルチインデックスから最初のレベル「a」が削除され、「b」「c」「d」の3つのレベルを持つ新しいMultiIndexが返されていることが確認できます。

補足：特定のレベルを指定して削除する

droplevel()には引数としてレベル番号またはレベル名を渡すことも可能です。例えば、multiIndex.droplevel(0)は最初のレベルを、multiIndex.droplevel('a')は名前が「a」のレベルを削除します。さらに、multiIndex.droplevel(['a', 'b'])のようにリストを渡せば、複数のレベルを一度に削除することもできます。