Python | Панды MultiIndex.to_hierarchical ()
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas MultiIndex.to_hierarchical() function return a MultiIndex reshaped to conform to the shapes given by n_repeat and n_shuffle. It is useful to replicate and rearrange a MultiIndex for combination with another Index with n_repeat items.
Syntax: MultiIndex.to_hierarchical(n_repeat, n_shuffle=1)
Parameters :
n_repeat : Number of times to repeat the labels on self
n_shuffle : Controls the reordering of the labels. If the result is going to be an inner level in a MultiIndex, n_shuffle will need to be greater than one. The size of each label must divisible by n_shuffleReturns : MultiIndex
Example #1: Use MultiIndex.to_hierarchical() function to repeat the labels in the MultiIndex.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the MultiIndexmidx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, "Ten"), (10, "Twenty"), (20, "Ten"), (20, "Twenty")], names =["Num", "Char"]) # Print the MultiIndexprint(midx) |
Выход :
Now let’s repeat the labels of the MultiIndex 2 times.
# repeat the labels in the MultiIndex 2 times.midx.to_hierarchical(n_repeat = 2) |
Output :
As we can see in the output, the labels in the returned MultiIndex is repeated 2 times.
Example #2: Use MultiIndex.to_hierarchical() function to repeat as well as reshuffle the labels in the MultiIndex.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the MultiIndexmidx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, "Ten"), (10, "Twenty"), (20, "Ten"), (20, "Twenty")], names =["Num", "Char"]) # Print the MultiIndexprint(midx) |
Выход :
Now let’s repeat and reshuffle the labels of the MultiIndex 2 times.
# resetting the labels the MultiIndexmidx.to_hierarchical(n_repeat = 2, n_shuffle = 2) |
Выход :
Как видно из вывода, метки повторяются, а также дважды меняются местами в возвращаемом MultiIndex.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.