पायथन पांडा - एक विशिष्ट स्तर पर मल्टीइंडेक्स को कैसे क्रमबद्ध करें

एक मल्टीइंडेक्स बनाने के लिए, from_arrays() . का उपयोग करें तरीका। हालांकि, एक विशिष्ट स्तर पर मल्टीइंडेक्स को सॉर्ट करने के लिए, multiIndex.sortlevel() . का उपयोग करें पंडों में विधि। स्तर को तर्क के रूप में 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'))

मल्टीइंडेक्स को क्रमबद्ध करें। सॉर्ट करने के लिए विशिष्ट स्तर को एक पैरामीटर के रूप में सेट किया गया है यानी यहां स्तर 1 -

print("\nSort MultiIndex at the requested level...\n",multiIndex.sortlevel(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)

# Sort MultiIndex
# The specific level to sort is set as a parameter i.e. level 1 here
print("\nSort MultiIndex at the requested level...\n",multiIndex.sortlevel(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']]

Sort MultiIndex at the requested level...
(MultiIndex([(3, 'Andy'),
             (4, 'Chris'),
             (1, 'Jacob'),
             (2, 'Peter')],
             names=['ranks', 'student']), array([2, 1, 3, 0], dtype=int64))