Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como usar o método droplevel() na biblioteca Pandas para Python. O método droplevel() é usado para remover um ou mais níveis do índice ou coluna de um DataFrame. Percorreremos exemplos para entender como usar este método.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Para começar, precisamos importar a biblioteca pandas, pois ela fornece a funcionalidade para trabalhar com dados em formato tabular.
import pandas as pd
Criar um DataFrame
Em seguida, vamos criar um DataFrame para trabalhar. Usaremos a função pd.DataFrame() para criar um DataFrame com alguns dados de exemplo. Também definiremos um índice de múltiplos níveis usando o método 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)
Remover um nível do índice
Podemos usar o método droplevel() para remover um nível do índice do DataFrame. Para fazer isso, precisamos especificar o nível que queremos remover como um argumento para o método droplevel(). O método retornará um novo DataFrame com o nível especificado removido.
dropped_level_df = df.droplevel('a')
print(dropped_level_df)
Remover um nível das colunas
Da mesma forma, podemos remover um nível das colunas do DataFrame usando o método droplevel(). Precisamos especificar o nível que queremos remover e o parâmetro axis como 1 para indicar que estamos removendo um nível das colunas.
dropped_level_df = df.droplevel('level_2', axis=1)
print(dropped_level_df)
Remover múltiplos níveis do índice
Em alguns casos, podemos querer remover múltiplos níveis do índice. Para fazer isso, podemos passar uma lista de níveis para o método droplevel(). O método removerá todos os níveis especificados do índice e retornará um novo DataFrame.
dropped_levels_df = df.droplevel(['a', 'b'])
print(dropped_levels_df)
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método droplevel() na biblioteca Pandas para Python. Aprendemos como remover um nível do índice e das colunas de um DataFrame usando este método. Também aprendemos como remover múltiplos níveis do índice. Este método é útil quando queremos manipular a estrutura de um DataFrame removendo níveis desnecessários de seu índice ou colunas.