पायथन पांडा - कॉलम और स्थानापन्न सूचकांक स्तर के नामों के रूप में मल्टीइंडेक्स के स्तर के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं

कॉलम के रूप में मल्टीइंडेक्स के स्तरों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाने के लिए, MultiIndex.to_frame() का उपयोग करें। तरीका। नाम . का उपयोग करके अनुक्रमणिका स्तर के नामों को प्रतिस्थापित करें पैरामीटर।

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 = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]

"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)

to_frame() का उपयोग करके कॉलम के रूप में MultiIndex के स्तरों के साथ एक DataFrame बनाएं। "नाम" पैरामीटर का उपयोग करें और इंडेक्स स्तर के नामों को प्रतिस्थापित करने के लिए नामों को पास करें -

dataFrame = multiIndex.to_frame(name=['One', 'Two'])

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects
# Create arrays
arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']]

# 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)

# display the MultiIndex
print("The Multi-index...\n",multiIndex)

# get the levels in MultiIndex
print("\nThe levels in Multi-index...\n",multiIndex.levels)

# Create a DataFrame with the levels of the MultiIndex as columns using to_frame()
# Use the "name" parameter and pass the names to substitute index level names
dataFrame = multiIndex.to_frame(name=['One', 'Two'])

# Display the DataFrame
print("\nThe DataFrame...\n",dataFrame)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

The Multi-index...
MultiIndex([(1, 'John'),
(2, 'Tim'),
(3, 'Jacob'),
(4, 'Chris')],
)

The levels in Multi-index...
[[1, 2, 3, 4], ['Chris', 'Jacob', 'John', 'Tim']]

The DataFrame...
        One   Two
1  John  1   John
2  Tim   2    Tim
3  Jacob 3  Jacob
4  Chris 4  Chris