Pandas\' concat 함수의 \'levels\', \'keys\' 및 \'names\' 인수는 결과 MultiIndex에 어떤 영향을 미치나요?

Pandas의 concat 함수에서 'levels', 'keys' 및 names 인수는 무엇입니까?

pandas.concat 함수는 결합을 위한 강력한 도구입니다. 지정된 축을 따라 여러 Series 또는 DataFrame 개체. 연결할 개체와 개체를 연결할 축을 지정하기 위한 기본 인수 외에도 concat은 결과 출력을 사용자 지정할 수 있는 여러 선택적 인수도 제공합니다. 이러한 인수 중 세 가지는 수준, 키 및 이름입니다.

levels

수준 인수는 결과 MultiIndex의 수준을 지정하는 데 사용됩니다. 레벨을 지정하지 않으면 Pandas는 키에서 레벨을 추론합니다. 그러나 수준을 지정하여 추론된 수준을 재정의하거나 특정 수준 집합으로 MultiIndex를 생성할 수 있습니다.

level 인수는 시퀀스 목록을 사용합니다. 각 시퀀스는 MultiIndex의 한 수준을 나타냅니다. 시퀀스는 pandas.Index 객체를 생성하는 데 사용할 수 있는 모든 유형의 객체일 수 있습니다.

예를 들어 다음 코드는 두 가지 수준의 MultiIndex를 생성합니다.

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], levels=[['A', 'B'], ['C', 'D']])</code>

결과 MultiIndex에는 'A'와 'B'라는 두 가지 수준과 'C'와 'D'라는 두 가지 수준이 있습니다. MultiIndex의 첫 번째 수준은 'a' 및 'b' 값이 되고, 두 번째 수준은 'c' 및 'd' 값이 됩니다.

keys

key 인수 결과 MultiIndex에 대한 키를 지정하는 데 사용됩니다. 키를 지정하지 않으면 Pandas는 연결되는 개체의 이름을 사용합니다. 그러나 키를 지정하여 추론된 키를 재정의하거나 특정 키 세트로 MultiIndex를 생성할 수 있습니다.

key 인수는 객체 목록을 사용합니다. 각 객체는 결과 MultiIndex에 대한 하나의 키를 나타냅니다. 객체는 pandas.Index 객체를 생성하는 데 사용할 수 있는 모든 유형의 객체일 수 있습니다.

예를 들어 다음 코드는 두 개의 키가 있는 MultiIndex를 생성합니다.

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=['a', 'b'])</code>

결과 MultiIndex에는 'a'와 'b'라는 두 개의 키가 있습니다. MultiIndex의 첫 번째 수준은 'a' 값이 되고 두 번째 수준은 'b' 값이 됩니다.

names

names 인수는 MultiIndex의 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 결과 MultiIndex의 수준. 이름을 지정하지 않으면 Pandas는 연결되는 개체의 이름을 사용합니다. 그러나 이름을 지정하여 유추된 이름을 재정의하거나 특정 이름 집합으로 MultiIndex를 생성할 수 있습니다.

names 인수는 문자열 목록을 사용합니다. 각 문자열은 결과 MultiIndex의 한 수준에 대한 이름을 나타냅니다. 문자열은 유효한 문자열일 수 있습니다.

예를 들어 다음 코드는 두 개의 이름을 가진 MultiIndex를 생성합니다.

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], levels=[['A', 'B'], ['C', 'D']])</code>

결과 MultiIndex는 'A'와 'B'라는 두 개의 이름을 갖게 됩니다. MultiIndex의 첫 번째 수준은 'a' 및 'b' 값이 되고, 두 번째 수준은 'c' 및 'd' 값이 됩니다.

위 내용은 Pandas\' concat 함수의 \'levels\', \'keys\' 및 \'names\' 인수는 결과 MultiIndex에 어떤 영향을 미치나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!