মাল্টি-লেভেল কলাম ইনডেক্স থেকে একাধিক লেভেল ড্রপ করতে columns.droplevel() বারবার ব্যবহার করুন। কলাম-ওয়াইজ ইনডেক্স তৈরি করতে Multiindex.from_tuples() ব্যবহার করা হয়েছে।
প্রথমে কলাম-ওয়াইজ ইনডেক্স তৈরি করুন:
items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3", "Col 3", "Col 3")])
পরবর্তীতে, একটি মাল্টি-ইন্ডেক্স অ্যারে তৈরি করুন এবং একটি মাল্টি-ইন্ডেক্স DataFrame ফর্ম করুন:
arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']), np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])] # forming multiindex dataframe dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items)
ইন্ডেক্স লেবেল করুন:
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']
dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)
আমরা ০ ইনডেক্সে একটি লেভেল মুছে ফেলেছি। মুছে ফেলার পর, লেভেল ১ এখন লেভেল ০। আরেকটি লেভেল মুছে ফেলতে, উপরের কোডটি আবার ব্যবহার করুন:
dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0)
নিচে কোড দেওয়া হলো:
উদাহরণ
import numpy as np import pandas as pd items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3", "Col 3", "Col 3")]) # multiindex array arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']), np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])] # forming multiindex dataframe dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=items) # labelling index dataFrame.index.names = ['one', 'two'] print("DataFrame...\n",dataFrame) print("\nDropping a level...\n"); dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0) print("Updated DataFrame..\n",dataFrame) print("\nDropping another level...\n"); dataFrame.columns = dataFrame.columns.droplevel(0) print("Updated DataFrame..\n",dataFrame)
আউটপুট
এটি নিচের আউটপুট দেবে:
DataFrame... Col 1 Col 2 Col 3 Col 1 Col 2 Col 3 Col 1 Col 2 Col 3 one two car valueA 0.425077 0.020606 1.148156 valueB -1.720355 0.502863 1.184753 valueC 0.373106 1.300935 -0.128404 bike valueA -0.648708 0.944725 0.593327 valueB -0.613921 -0.238730 -0.218448 valueC 0.313042 -0.628065 0.910935 truck valueA 0.286377 0.478067 -1.000645 valueB 1.151793 -0.171433 -0.612346 valueC -1.358061 0.735075 0.092700 Dropping a level... Updated DataFrame.. Col 1 Col 2 Col 3 Col 1 Col 2 Col 3 one two car valueA 0.425077 0.020606 1.148156 valueB -1.720355 0.502863 1.184753 valueC 0.373106 1.300935 -0.128404 bike valueA -0.648708 0.944725 0.593327 valueB -0.613921 -0.238730 -0.218448 valueC 0.313042 -0.628065 0.910935 truck valueA 0.286377 0.478067 -1.000645 valueB 1.151793 -0.171433 -0.612346 valueC -1.358061 0.735075 0.092700 Dropping another level... Updated DataFrame.. Col 1 Col 2 Col 3 one two car valueA 0.425077 0.020606 1.148156 valueB -1.720355 0.502863 1.184753 valueC 0.373106 1.300935 -0.128404 bike valueA -0.648708 0.944725 0.593327 valueB -0.613921 -0.238730 -0.218448 valueC 0.313042 -0.628065 0.910935 truck valueA 0.286377 0.478067 -1.000645 valueB 1.151793 -0.171433 -0.612346 valueC -1.358061 0.735075 0.092700
