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

标签：删除,level1,Python,索引,pd,df,droplevel,axis
来源： https://www.cnblogs.com/hider/p/15431788.html