python中level函数的用法_Python Pandas MultiIndex.sortlevel()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas MultiIndex.sortlevel()函数在请求的级别对MultiIndex进行排序。结果将遵守该级别上关联因子的原始排序。

用法： MultiIndex.sortlevel(level=0, ascending=True, sort_remaining=True)

参数：

level:[list-like，int或str，默认值0]如果给出了字符串，则必须是级别的名称如果list-like必须是级别的名称或整数

ascending:False降序排序也可以是指定有向顺序的列表

sort_remaining:按级别后的剩余级别排序。

sorted_index:结果索引

indexer:原始索引中输出值的索引

范例1：采用MultiIndex.sortlevel()函数以降序对MultiIndex的第0级进行排序。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Create the MultiIndex

midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography',

'Anthropology', 'Science'],

[88, 84, 98, 95]])

# Print the MultiIndex

print(midx)

输出：

现在，让我们按降序对MultiIndex的第0级进行排序。

# sort the 0th level in descending order.

midx.sortlevel(level = 0, ascending = False)

输出：

从输出中可以看到，该函数返回了一个新对象，该对象的第0级按降序排列。

范例2：采用MultiIndex.sortlevel()函数以升序对MultiIndex的第一级进行排序。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Create the MultiIndex

midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography',

'Anthropology', 'Science'],

[88, 84, 98, 95]])

# Print the MultiIndex

print(midx)

输出：

现在，让我们按升序对MultiIndex的第一级进行排序。

# sort the 1st level of the MultiIndex in increasing order.

midx.sortlevel(level = 1, ascending = True)

输出：

从输出中可以看到，该函数返回了一个新对象，该对象的第一级按升序排序。

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