pandasのdroplevelの使い方
概要
- index, columnがMultiIndexの場合、指定したlevelを削除する
- groupbyで集計した後に、indexのlevelを削除するのに便利
サンプル
import pandas as pd
# マルチインデックスのデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
"a": [1, 2, 3],
"b": [3, 4, 5],
"c": ["a", "b", "c"],
"d": [0.1, 0.2, 0.3],
}).set_index(["a", "b"]).rename_axis(["index_a", "index_b"])
# マルチレベルのcolumnを作成
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([
('c', 'e'), ('d', 'f')
], names=['column_level_1', 'column_level_2'])
display(df)
| column_level_1 | c | d | |
|---|---|---|---|
| column_level_2 | e | f | |
| index_a | index_b | ||
| 1 | 3 | a | 0.1 |
| 2 | 4 | b | 0.2 |
| 3 | 5 | c | 0.3 |
# index_aを削除
display(df.droplevel("index_a", axis=0))
| column_level_1 | c | d |
|---|---|---|
| column_level_2 | e | f |
| index_b | ||
| 3 | a | 0.1 |
| 4 | b | 0.2 |
| 5 | c | 0.3 |
# column_level_1を削除
display(df.droplevel("column_level_1", axis=1))
| column_level_2 | e | f | |
|---|---|---|---|
| index_a | index_b | ||
| 1 | 3 | a | 0.1 |
| 2 | 4 | b | 0.2 |
| 3 | 5 | c | 0.3 |