pandas.concat 函數是組合的強大工具沿著指定軸的多個 Series 或 DataFrame 物件。除了用於指定要連接的物件以及連接它們的軸的基本參數之外,concat 還提供了幾個可選參數,可讓您自訂結果輸出。其中三個參數是等級、鍵和名稱。
levels 參數用於指定產生的 MultiIndex 的等級。如果未指定級別,Pandas 將從鍵推斷級別。但是,您可以指定等級來覆蓋推斷的等級或建立具有特定等級集的 MultiIndex。
levels 參數採用序列清單。每個序列代表多個索引的一個層級。序列可以是可用於建立 pandas.Index 物件的任何類型的物件。
例如,以下程式碼建立具有兩個層級的MultiIndex:
df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], levels=[['A', 'B'], ['C', 'D']])
產生的MultiIndex 將有兩個級別“A”和“B”以及兩個級別“C”和“D”。 MultiIndex 的第一級將是「a」和「b」值,第二級將是「c」和「d」值。
keys 參數用於指定產生的 MultiIndex 的鍵。如果未指定鍵,Pandas 將使用被連接的物件的名稱。但是,您可以指定鍵來覆蓋推斷的鍵或使用一組特定的鍵來建立 MultiIndex。
keys 參數採用物件清單。每個物件代表生成的 MultiIndex 的一個鍵。這些物件可以是可用於建立 pandas.Index 物件的任何類型的物件。
例如,以下程式碼建立具有兩個鍵的MultiIndex:
df = pd.concat([df1, df2], keys=['a', 'b'])
產生的MultiIndex 將有兩個鍵,'a' 和'b'。 MultiIndex 的第一級將是「a」值,第二級將是「b」值。
names 參數用於指定產生的多重索引的層級。如果未指定名稱,Pandas 將使用被連接的物件的名稱。但是,您可以指定名稱來覆蓋推斷的名稱或使用一組特定的名稱建立 MultiIndex。
names 參數採用字串清單。每個字串代表產生的 MultiIndex 的一個等級的名稱。字串可以是任何有效字串。
例如,以下程式碼建立具有兩個名稱的MultiIndex:
df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], names=['A', 'B'])
產生的 MultiIndex 將有兩個名稱,'A 」和「B」。ToneIndex 的第一級將是“a”和“b”值,第二級將是“c”和“d”值。
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