Python Pandas และ Numpy - รวม MultiIndex เป็น Single Index

เพื่อรวม MultiIndex เป็น Single Index ก่อนอื่น import ไลบรารี Pandas และ Numpy ที่จำเป็นพร้อมอีเลียส -

import pandas as pd
import numpy as np

สร้าง Pandas Series -

d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')])

ตอนนี้ ใช้เมธอด arrange() ของ Numpy -

dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d)

มา Map และ Join กัน -

dataMap = dataFrame.index.map('_'.join)

ตัวอย่าง

โค้ดต่อไปนี้ -

import pandas as pd
import numpy as np
# pandas series
d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')])
dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d)
# mapping and joining
dataMap = dataFrame.index.map('_'.join)
print("\nResult after mapping:\n", dataMap)

ผลลัพธ์

จะผลิตผลลัพธ์ดังนี้ -

Result after mapping:
Index(['Jacob_North', 'Ami_East', 'Ami_West', 'Scarlett_South', 'Jacob_West', 'Scarlett_North'], dtype='object')