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Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.argsort([axis, kind, order, stable])	用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法
Series.argmin([axis, skipna])	用于返回 Series 中最小值索引位置的方法
Series.argmax([axis, skipna])	用于返回 Series 中最大值索引位置的方法
Series.reorder_levels(order)	用于重新排列 Series 中多层索引（MultiIndex）层级顺序的方法
Series.sort_values(*[, axis, ascending, …])	用于对 Series 中的值进行排序的方法
Series.sort_index(*[, axis, level, …])	用于根据索引对 Series 进行排序
Series.swaplevel([i, j, copy])	用于交换 MultiIndex 中的两个级别

pandas.Series.swaplevel

pandas.Series.swaplevel 方法用于交换 MultiIndex 中的两个级别。这对于处理具有多级索引的数据非常有用，可以方便地调整数据结构以满足不同的分析需求。

参数说明

• i：整数或字符串。指定要交换的第一个级别，可以是级别的位置（从 0 开始）或级别的名称。
• j：整数或字符串。指定要交换的第二个级别，可以是级别的位置（从 0 开始）或级别的名称。
• copy：布尔值，默认为 True。如果为 True，则返回一个新的 Series，原始 Series 不变；如果为 False，则在原 Series 上进行操作。

示例及结果

import pandas as pd# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
s = pd.Series(range(8), index=index)print("原始 Series:")
print(s)# 使用 swaplevel 交换两个级别的索引
swapped_s = s.swaplevel('first', 'second')print("\n交换后的 Series:")
print(swapped_s)

输出结果

原始 Series:
first  second
bar    one       0two       1
baz    one       2two       3
foo    one       4two       5
qux    one       6two       7
dtype: int64交换后的 Series:
second  first
one     bar      0
two     bar      1
one     baz      2
two     baz      3
one     foo      4
two     foo      5
one     qux      6
two     qux      7
dtype: int64

通过上述代码和输出结果可以看到，swaplevel 方法可以有效地交换 MultiIndex 中的两个级别，并且可以通过设置不同的参数来控制是否返回新的 Series 或在原 Series 上进行操作。

注意事项

• 如果 MultiIndex 中的级别名称不是唯一的，建议使用级别位置（整数）来指定要交换的级别。
• 交换级别后，数据的顺序保持不变，仅索引级别的顺序发生变化。