pandas.Series.swaplevel #

系列。swaplevel ( i = -2 , j = -1 , copy = None ) [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。
复制布尔值，默认 True: 是否复制底层数据。

笔记

copy关键字将改变 pandas 3.0 中的行为。默认情况下会启用Copy-on-Write ，这意味着所有带有 copy关键字的方法都将使用惰性复制机制来推迟复制并忽略copy关键字。 copy关键字将在 pandas 的未来版本中删除。

您已经可以通过启用写入时复制来获得未来的行为和改进pd.options.mode.copy_on_write = True

返回：

系列: 在 MultiIndex 中交换级别的系列。

例子

>>> s = pd.Series(
...     ["A", "B", "A", "C"],
...     index=[
...         ["Final exam", "Final exam", "Coursework", "Coursework"],
...         ["History", "Geography", "History", "Geography"],
...         ["January", "February", "March", "April"],
...     ],
... )
>>> s
Final exam  History     January      A
            Geography   February     B
Coursework  History     March        A
            Geography   April        C
dtype: object

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。

>>> s.swaplevel()
Final exam  January     History         A
            February    Geography       B
Coursework  March       History         A
            April       Geography       C
dtype: object

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。

>>> s.swaplevel(0)
January     History     Final exam      A
February    Geography   Final exam      B
March       History     Coursework      A
April       Geography   Coursework      C
dtype: object

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。

>>> s.swaplevel(0, 1)
History     Final exam  January         A
Geography   Final exam  February        B
History     Coursework  March           A
Geography   Coursework  April           C
dtype: object