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Pandas2.2 Series
Computations descriptive stats
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.argsort([axis, kind, order, stable]) | 用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法 |
| Series.argmin([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最小值索引位置的方法 |
| Series.argmax([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最大值索引位置的方法 |
| Series.reorder_levels(order) | 用于重新排列 Series 中多层索引（MultiIndex）层级顺序的方法 |
| Series.sort_values(*[, axis, ascending, …]) | 用于对 Series 中的值进行排序的方法 |
| Series.sort_index(*[, axis, level, …]) | 用于根据索引对 Series 进行排序 |
| Series.swaplevel([i, j, copy]) | 用于交换 MultiIndex 中的两个级别 |
pandas.Series.swaplevel
pandas.Series.swaplevel 方法用于交换 MultiIndex 中的两个级别。这对于处理具有多级索引的数据非常有用，可以方便地调整数据结构以满足不同的分析需求。
参数说明
- i：整数或字符串。指定要交换的第一个级别，可以是级别的位置（从 0 开始）或级别的名称。
- j：整数或字符串。指定要交换的第二个级别，可以是级别的位置（从 0 开始）或级别的名称。
- copy：布尔值，默认为 True。如果为 True，则返回一个新的 Series，原始 Series 不变；如果为 False，则在原 Series 上进行操作。
示例及结果
import pandas as pd# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
s = pd.Series(range(8), index=index)print("原始 Series:")
print(s)# 使用 swaplevel 交换两个级别的索引
swapped_s = s.swaplevel('first', 'second')print("\n交换后的 Series:")
print(swapped_s)
输出结果
原始 Series:
first second
bar one 0two 1
baz one 2two 3
foo one 4two 5
qux one 6two 7
dtype: int64交换后的 Series:
second first
one bar 0
two bar 1
one baz 2
two baz 3
one foo 4
two foo 5
one qux 6
two qux 7
dtype: int64
通过上述代码和输出结果可以看到，swaplevel 方法可以有效地交换 MultiIndex 中的两个级别，并且可以通过设置不同的参数来控制是否返回新的 Series 或在原 Series 上进行操作。
注意事项
- 如果
MultiIndex中的级别名称不是唯一的，建议使用级别位置（整数）来指定要交换的级别。 - 交换级别后，数据的顺序保持不变，仅索引级别的顺序发生变化。