অনুরোধ করা স্তর সরিয়ে মাল্টি ইনডেক্স ফেরত দিতে, MultiIndex.droplevel() ব্যবহার করুন পান্ডাসে পদ্ধতি। একটি যুক্তি হিসাবে সরানোর জন্য স্তর সেট করুন৷
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
import pandas as pd
মাল্টি-ইন্ডেক্স হল পান্ডাস অবজেক্টের জন্য একটি মাল্টি-লেভেল, বা হায়ারার্কিক্যাল, ইনডেক্স অবজেক্ট। অ্যারে তৈরি করুন -
arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']]
"নাম" প্যারামিটার প্রতিটি সূচক স্তরের জন্য নাম সেট করে। from_arrays() একটি মাল্টি ইনডেক্স −
তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) একটি নির্দিষ্ট স্তর ড্রপ. স্তরটি হল 1 অর্থাৎ স্তর 1 বাদ দেওয়া হয়” −
print("\nMulti-index after dropping a level...\n",multiIndex.droplevel(1))
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
import pandas as pd
# MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects
# Create arrays
arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']]
# The "names" parameter sets the names for each of the index levels
# The from_arrays() is used to create a MultiIndex
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))
# display the MultiIndex
print("The Multi-index...\n",multiIndex)
# get the levels in MultiIndex
print("\nThe levels in Multi-index...\n",multiIndex.levels)
# Drop a specific level
# The level is 1 i.e. level 1 gets dropped
print("\nMulti-index after dropping a level...\n",multiIndex.droplevel(1)) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেThe Multi-index...
MultiIndex([(2, 'Peter'),
(4, 'Chris'),
(3, 'Andy'),
(1, 'Jacob')],
names=['ranks', 'student'])
The levels in Multi-index...
[[1, 2, 3, 4], ['Andy', 'Chris', 'Jacob', 'Peter']]
Multi-index after dropping a level...
Int64Index([2, 4, 3, 1], dtype='int64', name='ranks') 