अनुरोधित स्तर को हटाकर MultiIndex वापस करने के लिए, MultiIndex.droplevel() . का उपयोग करें पंडों में विधि। एक तर्क के रूप में निकाले जाने वाले स्तर को सेट करें।
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import pandas as pd
मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है। सरणियाँ बनाएँ -
arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']]
"नाम" पैरामीटर प्रत्येक सूचकांक स्तर के लिए नाम निर्धारित करता है। From_arrays() का उपयोग मल्टीइंडेक्स बनाने के लिए किया जाता है -
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))
एक विशिष्ट स्तर गिराएं। लेवल 1 है यानी लेवल 1 गिर जाता है” -
print("\nMulti-index after dropping a level...\n",multiIndex.droplevel(1))
उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
import pandas as pd # MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects # Create arrays arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] # The "names" parameter sets the names for each of the index levels # The from_arrays() is used to create a MultiIndex multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) # display the MultiIndex print("The Multi-index...\n",multiIndex) # get the levels in MultiIndex print("\nThe levels in Multi-index...\n",multiIndex.levels) # Drop a specific level # The level is 1 i.e. level 1 gets dropped print("\nMulti-index after dropping a level...\n",multiIndex.droplevel(1))
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -
The Multi-index... MultiIndex([(2, 'Peter'), (4, 'Chris'), (3, 'Andy'), (1, 'Jacob')], names=['ranks', 'student']) The levels in Multi-index... [[1, 2, 3, 4], ['Andy', 'Chris', 'Jacob', 'Peter']] Multi-index after dropping a level... Int64Index([2, 4, 3, 1], dtype='int64', name='ranks')