series的二级索引作为索引,删去一级索引
时间: 2023-08-11 21:56:32 浏览: 42
要将Series的二级索引作为索引,并删除一级索引,可以使用reset_index()方法,并指定level参数为1。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个带有一级和二级索引的Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z']])
# 将二级索引作为索引,删除一级索引
df = s.reset_index(level=0, drop=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A 1
A 2
B 3
B 4
C 5
dtype: int64
```
在reset_index()方法中,我们将level参数设置为0,以指定删除一级索引。将drop参数设置为True,以删除原有的一级索引。这样就将二级索引作为新的索引,并得到了一个新的Series对象。
相关问题
如何删去series的一级索引
要删除Series的一级索引,可以使用reset_index()方法这将删除一级索引,并将其转换为默认的整数索引。下面是示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个带有一级索引的Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# 删除一级索引
s = s.reset_index(drop=True)
print(s)
```
输出结果为:
```
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
```
在reset_index()方法中,我们将参数drop设置为True,以删除原有的一级索引。如果要保留一级索引作为新的列,请将drop参数设置为False。
pandas求二级索引的所有的值
我能回答你的问题。对于一个DataFrame或Series对象,你可以使用unique()方法来获取二级索引的所有值,如下所示:
```
df.index.get_level_values(1).unique()
```
其中,df为你的DataFrame对象,1表示要获取第二级别的索引值。如果是Series对象,省略索引级别即可,如下所示:
```
s.index.unique()
```