多重索引重复的列只显示一次

可以使用`drop_duplicates()`函数来去除多重索引中重复的行，其中`keep`参数可以设置保留哪个重复的行，默认是保留第一个，可以设置为`last`来保留最后一个。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个多重索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 5, 8]})
df = df.set_index(['A', 'B'])

# 去除重复的行
df = df.drop_duplicates(keep='first')

print(df)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [(1, 5), (2, 6), (3, 5), (4, 8)]

可以看到，多重索引中重复的行被去除了，只显示了一次。

相关问题

pandas多重列索引排序

在Pandas中，可以使用`sort_index()`方法对多重列索引进行排序。假设我们有一个名为`df`的数据帧，其中有两个列索引`A`和`B`，我们想按照`A`列索引升序排序，然后按照`B`列索引降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_index(level=[0, 1], ascending=[True, False], inplace=True)

其中`level`参数指定要排序的列索引级别，`ascending`参数指定每个级别是否按升序排序，`inplace`参数指定是否在原始数据帧上进行排序。

pandas多重列索引sort_values

在 Pandas 中，可以使用 `sort_values()` 方法对多重列索引进行排序。假设我们有一个名为 `df` 的数据帧，其中有两个列索引 `A` 和 `B`，我们想按照 `A` 列索引升序排序，然后按照 `B` 列索引降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False], inplace=True)

其中，`by` 参数是一个列名的列表，指定了要排序的列索引，并且在这个列表中按顺序指定了排序的优先级。`ascending` 参数指定每个列索引是否按升序排序，`inplace` 参数指定是否在原始数据帧上进行排序。