在Python Pandas中,我们可以使用MultiIndex
来创建一个具有多个索引级别的DataFrame或Series。如果要为多索引添加另一个名称,可以使用set_names()
方法。
下面是一个示例,展示如何为多索引添加另一个名称:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建多索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'C'), ('Group2', 'D')])
# 将多索引应用于DataFrame
df.index = index
# 添加多索引的另一个名称
df.index = df.index.set_names(['Group', 'Letter'])
# 打印DataFrame
print(df)
输出结果如下:
A B C
Group Letter
Group1 A 1 5 9
B 2 6 10
Group2 C 3 7 11
D 4 8 12
在上述示例中,我们首先创建了一个示例DataFrame df
,然后创建了一个多索引 index
。接下来,我们将多索引应用于DataFrame的索引,并使用set_names()
方法为多索引添加了另一个名称。最后,我们打印了更新后的DataFrame。
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