pandas.DataFrame.swaplevel #

数据框。swaplevel ( i = -2 , j = -1 , axis = 0 ) [来源] #

交换 a 中的 i 和 j 级MultiIndex。

默认情况下是交换索引的两个最里面的级别。

参数：

i、j int 或 str: 要交换的指数水平。可以将级别名称作为字符串传递。
轴{0 或 'index', 1 或 'columns'}, 默认 0: 交换级别的轴。 0 或“索引”表示按行，1 或“列”表示按列。

返回：

数据框: 在 MultiIndex 中交换级别的 DataFrame。

例子

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

在下面的示例中，我们将交换指数的级别。在这里，我们将按列交换级别，但也可以以类似的方式按行交换级别。请注意，按列是默认行为。通过不为 i 和 j 提供任何参数，我们交换最后一个和倒数第二个索引。

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

通过提供一个参数，我们可以选择与哪个索引交换最后一个索引。例如，我们可以将第一个索引与最后一个索引交换，如下所示。

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

我们还可以通过提供 i 和 j 的值来明确定义要交换的索引。在这里，我们例如交换第一和第二索引。

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