Метод reorder_levels

Метод reorder_levels применяется к MultiIndex и изменяет порядок его уровней. Первым параметром передаётся список новых позиций уровней. Уровни могут быть указаны по индексу или по названию. Метод возвращает новый объект MultiIndex с переставленными уровнями.

Синтаксис

multiindex.reorder_levels(order)

Пример

Давайте создадим MultiIndex с тремя уровнями и переставим их в другом порядке:

import pandas as pd

idx = pd.MultiIndex.from_tuples([
	('A', 'x', 1),
	('A', 'y', 2),
	('B', 'x', 3),
	('B', 'y', 4)
], names=['level1', 'level2', 'level3'])
print("Original index:")
print(idx)

res = idx.reorder_levels([2, 0, 1])
print("\nReordered index:")
print(res)

Результат выполнения кода:

Original index:
MultiIndex([('A', 'x', 1),
			('A', 'y', 2),
			('B', 'x', 3),
			('B', 'y', 4)],
		   names=['level1', 'level2', 'level3'])

Reordered index:
MultiIndex([(1, 'A', 'x'),
			(2, 'A', 'y'),
			(3, 'B', 'x'),
			(4, 'B', 'y')],
		   names=['level3', 'level1', 'level2'])

Пример

Давайте переставим уровни по их названиям, используя строки вместо чисел:

import pandas as pd

idx = pd.MultiIndex.from_arrays([
	['A', 'A', 'B', 'B'],
	['x', 'y', 'x', 'y'],
	[1, 2, 3, 4]
], names=['group', 'subgroup', 'value'])
print("Original index:")
print(idx)

res = idx.reorder_levels(['value', 'group', 'subgroup'])
print("\nReordered index:")
print(res)

Результат выполнения кода:

Original index:
MultiIndex([('A', 'x', 1),
			('A', 'y', 2),
			('B', 'x', 3),
			('B', 'y', 4)],
		   names=['group', 'subgroup', 'value'])

Reordered index:
MultiIndex([(1, 'A', 'x'),
			(2, 'A', 'y'),
			(3, 'B', 'x'),
			(4, 'B', 'y')],
		   names=['value', 'group', 'subgroup'])

Пример

Давайте переставим уровни в DataFrame с мультииндексом и посмотрим на изменение структуры таблицы:

import pandas as pd

idx = pd.MultiIndex.from_tuples([
	('A', 'x', 1),
	('A', 'y', 2),
	('B', 'x', 3),
	('B', 'y', 4)
], names=['cat', 'sub', 'num'])

df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=idx)
print("Original DataFrame:")
print(df)

df.index = df.index.reorder_levels(['num', 'cat', 'sub'])
print("\nDataFrame with reordered index:")
print(df)

Результат выполнения кода:

Original DataFrame:
			value
cat sub num
A   x   1	  10
	y   2	  20
B   x   3	  30
	y   4	  40

DataFrame with reordered index:
			value
num cat sub
1   A   x	  10
2   A   y	  20
3   B   x	  30
4   B   y	  40

Смотрите также

метод swaplevel,
который меняет местами два уровня
метод droplevel,
который удаляет указанные уровни
метод sortlevel,
который сортирует уровни индекса
метод get_level_values,
который получает значения указанного уровня