पायथन - पंडों के डेटाफ़्रेम में बहु-स्तरीय स्तंभ अनुक्रमणिका से कई स्तरों को छोड़ें

एक बहु-स्तरीय स्तंभ अनुक्रमणिका से एकाधिक स्तरों को छोड़ने के लिए, column.droplevel() का बार-बार उपयोग करें। हमने इस्तेमाल किया है Multiindex.from_tuples() का उपयोग इंडेक्स को कॉलम-वार बनाने के लिए किया जाता है।

सबसे पहले, कॉलम के हिसाब से इंडेक्स बनाएं -

आइटम =pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3 ", "कर्नल 3", "कर्नल 3")])

इसके बाद, एक मल्टीइंडेक्स सरणी बनाएं और एक मल्टीइंडेक्स डेटाफ़्रेम बनाएं -

arr =[np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),np .array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])]# बनाने के लिए मल्टीइंडेक्स dataframedataFrame =pd.DataFrame (np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items)

अनुक्रमणिका को लेबल करें -

dataFrame.index.names =['स्तर 0', 'स्तर 1']

इंडेक्स 0 पर एक स्तर गिराएं -

dataFrame.columns =dataFrame.columns.droplevel(0)

हमने 0 इंडेक्स पर एक स्तर हटा दिया है। हटाने के बाद, स्तर 1 अब स्तर 0 है। दूसरे स्तर को हटाने के लिए, बस उपरोक्त का फिर से उपयोग करें अर्थात

dataFrame.columns =dataFrame.columns.droplevel(0)

निम्नलिखित कोड है

उदाहरण

pditems =pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2" के रूप में npimport पांडा के रूप में numpy आयात करें। ),("कर्नल 3", "कर्नल 3", "कर्नल 3")])# मल्टीइंडेक्स सरणी =[np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'बाइक', 'ट्रक', 'ट्रक', 'ट्रक']),np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA' , 'valueB', 'valueC'])]# मल्टीइंडेक्स डेटाफ़्रेमडेटाफ़्रेम =pd.DataFrame(np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items)# लेबलिंग indexdataFrame.index.names =['one ', 'दो']प्रिंट"डेटाफ़्रेम...\n",डेटाफ़्रेमप्रिंट"\nएक स्तर गिराना...\n";dataFrame.columns =dataFrame.columns.droplevel(0)print"Updated DataFrame..\n" ,dataFrameprint"\nदूसरे स्तर को गिराना...\n";dataFrame.columns =dataFrame.columns.droplevel(0)print"Updated DataFrame..\n",dataFrame

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame... Col 1 Col 2 Col 3 Col 1 Col 2 Col 3 Col 1 Col 2 Col 3one Twocar valueA 0.425077 0.020606 1.148156 valueB -11.720355 0.502863 1.184753 valueC 0.373106 1.300935 -0.128404bike valueA -0.648708 0.944725 0.593327 valueB -0.613921 - 0.238730 -0.218448 मूल्यसी 0.313042 -0.628065 0.910935ट्रक मूल्यए 0.286377 0.478067 -1.000645 मूल्यबी 1.151793 -0.171433 -0.612346 मूल्यसी -1.358061 0.735075 0.092700एक स्तर गिराना...अपडेट किया गया डेटाफ्रेम.. कर्नल 1 कर्नल 2 कर्नल 3 कर्नल 1 कर्नल 2 कर्नल 2 कर्नल 30.4250 0.020606 1.148156 मान बी -1.720355 0.502863 1.184753 मूल्य सी 0.373106 1.300935 -0.128404 बाइक मूल्य ए -0.648708 0.944725 0.593327 मूल्य बी -0.613921 -0.238730 -0.218448 मूल्यC 0.313042 -0.628065 0.910935ट्रक मूल्यA 0.286377 0.478067 -1.000645 मानB 1.151793 -0.171433 -0.612346 मानC -1.358061 0.735075 0.092700एक और स्तर गिराना...अपडेट किया गया डेटाफ़्रेम.. कर्नल 1 कर्नल 2 कर्नल 3एक दोकार मूल्यA 0.425077106 B -1.720606 1.14855 मूल्य 1.300935 -0.128404बाइक का मूल्यA -0.648708 0.944725 0.593327 मानB -0.613921 -0.238730 -0.218448 मानC 0.313042 -0.628065 0.910935ट्रक का मूल्यA 0.286377 0.478067 -1.000645 मूल्यB 1.151793> -0.171433 -0.612346 मानC -1.358061 पूर्व -1.358061