MultiIndex की बुनियादी बातें
एक MultiIndex rows को labels के दो या ज़्यादा levels देता है, grouped row headings वाली एक table की तरह।
In this page:
Syntax
df = df.set_index(["column1", "column2"])
df.loc[(value1, value2)]MultiIndex Basics
Hierarchical rows बनाने के लिए set_index([...]) से कई columns को index set करें। loc से एक outer level select करें, या xs से एक inner level। कई keys वाले groupby के बाद Hierarchical indexes naturally appear होते हैं।
Note:
sort_index() MultiIndex slicing को faster और ज़्यादा predictable बनाता है।
उदाहरण: MultiIndex basics
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"country": ["FR", "FR", "JP", "JP"],
"year": [2022, 2023, 2022, 2023],
"gdp": [2.9, 3.0, 4.2, 4.3],
}).set_index(["country", "year"]).sort_index()
print(df)
print(df.loc["JP"])
print(df.loc[("FR", 2023), "gdp"])
# Output:
# gdp
# country year
# FR 2022 2.9
# 2023 3.0
# JP 2022 4.2
# 2023 4.3
# gdp
# year
# 2022 4.2
# 2023 4.3
# 3.0Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- एक unsorted MultiIndex slice करना
- multi-level selection के लिए एक tuple pass करना भूल जाना
- जब columns काफी होतीं MultiIndex overuse करना
चैप्टर सारांश
- एक list वाला set_index एक MultiIndex बनाता है
- loc outer levels pick करता है
- xs कोई भी level pick करता है
- पहले index sort करें
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