pandas.Series.swaplevel

Series.swaplevel(i=-2, j=-1, copy=<no_default>)

在 MultiIndex 中交换级别 i 和 j。

默认是交换索引的两个最内层级别。

参数:

i, jint 或 str

要交换的索引级别。可以传递级别名称作为字符串。

复制布尔值, 默认为 True

是否复制底层数据。

备注

copy 关键字将在 pandas 3.0 中更改行为。写时复制 将默认启用，这意味着所有带有 copy 关键字的方法将使用延迟复制机制来推迟复制并忽略 copy 关键字。copy 关键字将在 pandas 的未来版本中被移除。

通过启用写时复制 pd.options.mode.copy_on_write = True，您已经可以获得未来的行为和改进。

返回:

系列

在 MultiIndex 中交换级别的系列。

参见

DataFrame.swaplevel

在 DataFrame 中交换 i 和 j 级别。

Series.reorder_levels

使用输入顺序重新排列索引级别。

MultiIndex.swaplevel

在 MultiIndex 中交换级别 i 和 j。

例子

>>> s = pd.Series(
...     ["A", "B", "A", "C"],
...     index=[
...         ["Final exam", "Final exam", "Coursework", "Coursework"],
...         ["History", "Geography", "History", "Geography"],
...         ["January", "February", "March", "April"],
...     ],
... )
>>> s
Final exam  History     January      A
            Geography   February     B
Coursework  History     March        A
            Geography   April        C
dtype: object

在以下示例中，我们将交换索引的级别。在这里，我们将按列交换级别，但级别也可以按行以类似的方式交换。请注意，按列是默认行为。通过不为 i 和 j 提供任何参数，我们交换最后一个和倒数第二个索引。

>>> s.swaplevel()
Final exam  January     History         A
            February    Geography       B
Coursework  March       History         A
            April       Geography       C
dtype: object

通过提供一个参数，我们可以选择与最后一个索引交换的索引。例如，我们可以如下将第一个索引与最后一个索引交换。

>>> s.swaplevel(0)
January     History     Final exam      A
February    Geography   Final exam      B
March       History     Coursework      A
April       Geography   Coursework      C
dtype: object

我们还可以通过为 i 和 j 提供值来明确地定义我们想要交换的索引。在这里，我们例如交换第一个和第二个索引。

>>> s.swaplevel(0, 1)
History     Final exam  January         A
Geography   Final exam  February        B
History     Coursework  March           A
Geography   Coursework  April           C
dtype: object