Méthode droplevel du DataFrame Pandas

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode droplevel() de la bibliothèque Pandas pour Python. La méthode droplevel() est utilisée pour supprimer un ou plusieurs niveaux de l'index ou des colonnes d'un DataFrame. Nous allons passer par des exemples pour comprendre comment utiliser cette méthode.

Conseils sur la machine virtuelle

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Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importez les bibliothèques nécessaires

Pour commencer, nous devons importer la bibliothèque pandas, car elle fournit les fonctionnalités pour travailler avec des données au format tabulaire.

import pandas as pd

Créez un DataFrame

Ensuite, créons un DataFrame avec lequel travailler. Nous allons utiliser la fonction pd.DataFrame() pour créer un DataFrame avec quelques données d'échantillonnage. Nous allons également définir un index multi-niveau en utilisant la méthode set_index().

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]]).set_index([0, 1]).rename_axis(['a', 'b'])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('c', 'e'), ('d', 'f')], names=['level_1', 'level_2'])
print(df)

Supprimez un niveau de l'index

Nous pouvons utiliser la méthode droplevel() pour supprimer un niveau de l'index du DataFrame. Pour ce faire, nous devons spécifier le niveau que nous souhaitons supprimer en tant qu'argument de la méthode droplevel(). La méthode retournera un nouveau DataFrame avec le niveau spécifié supprimé.

dropped_level_df = df.droplevel('a')
print(dropped_level_df)

Supprimez un niveau des colonnes

De manière similaire, nous pouvons supprimer un niveau des colonnes du DataFrame en utilisant la méthode droplevel(). Nous devons spécifier le niveau que nous souhaitons supprimer et le paramètre d'axe comme 1 pour indiquer que nous supprimons un niveau des colonnes.

dropped_level_df = df.droplevel('level_2', axis=1)
print(dropped_level_df)

Supprimez plusieurs niveaux de l'index

Dans certains cas, nous pouvons vouloir supprimer plusieurs niveaux de l'index. Pour ce faire, nous pouvons passer une liste de niveaux à la méthode droplevel(). La méthode supprimera tous les niveaux spécifiés de l'index et retournera un nouveau DataFrame.

dropped_levels_df = df.droplevel(['a', 'b'])
print(dropped_levels_df)

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode droplevel() dans la bibliothèque Pandas pour Python. Nous avons appris comment supprimer un niveau de l'index et des colonnes d'un DataFrame en utilisant cette méthode. Nous avons également appris comment supprimer plusieurs niveaux de l'index. Cette méthode est utile lorsque nous souhaitons manipuler la structure d'un DataFrame en éliminant les niveaux inutiles de son index ou de ses colonnes.