Python学习笔记:pd.droplevel删除指定级别索引、列名

一、介绍

pandas.MultiIndex.droplevel 用于删除数据框指定的索引,或者列级别的索引。

使用语法:

DataFrame.droplevel(self, level, axis=0)
-- level 指定级别
-- axis=0 默认按索引
-- axis=1 按列

返回删除后的数据框。

二、实操

  • 构建测试数据
# 构建测试数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],
                  [5,6,7,8],
                  [9,10,11,12]]).set_index([0,1]).rename_axis(['a','b'])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('c','e'), ('d','f')], names=['level1', 'level2'])
print(df)
'''
level1   c   d
level2   e   f
a b           
1 2      3   4
5 6      7   8
9 10    11  12
'''
  • 删除行索引(不修改原数据框)
# 删除行索引(不修改原数据框)
df.droplevel('a')
'''
level1   c   d
level2   e   f
b             
2        3   4
6        7   8
10      11  12
'''
  • 删除列索引
# 删除列索引
df.droplevel('level2', axis=1)
'''
level1   c   d
a b           
1 2      3   4
5 6      7   8
9 10    11  12
'''

参考链接:pandas.MultiIndex.droplevel

参考链接:Python pandas.DataFrame.droplevel函数方法的使用

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