บทนำ ใช้เมธอด overlaps() เพื่อตรวจสอบว่า IntervalArray แต่ละช่วงทับซ้อนกับช่วงที่กำหนดหรือไม่ โดยพิจารณาจากปลายทางเปิด/ปิด ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง IntervalArray import pandas as pd intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (20, 35)]) ค่าเริ่มต้น: ปิดขวา (right-closed) → (1

บทนำ ใช้เมธอด to_tuples() ของ IntervalArray เพื่อแปลงช่วง (intervals) เป็น ndarray ของทูเพิล (left, right) ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารี import pandas as pd 2. สร้าง IntervalArray จากจุดแบ่ง (breaks) index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) สร้างช่วง: (0,1], (1,2], (2,3], (3,4] — ปิดขวา (r

บทนำ ใช้ pandas.MultiIndex.from_arrays() พร้อมพารามิเตอร์ names เพื่อสร้าง MultiIndex และตั้งชื่อระดับ ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารี import pandas as pd 2. สร้างอาร์เรย์และ MultiIndex พร้อมชื่อระดับ arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arr

บทนำ ใช้คุณสมบัติ MultiIndex.names เพื่อดึงรายชื่อของแต่ละระดับใน MultiIndex ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ดึงชื่อระดับ print(\n

บทนำ ใช้คุณสมบัติ MultiIndex.levels เพื่อดึงค่า unique ที่เรียงแล้วของแต่ละระดับ ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ดึงระดับทั้งหมด p

บทนำ ใช้คุณสมบัติ MultiIndex.codes เพื่อดึงตำแหน่ง (index) ของแต่ละป้ายกิจในระดับที่สอดคล้อง ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ดึงโค

บทนำ ใช้คุณสมบัติ MultiIndex.nlevels เพื่อดึงจำนวนระดับ (integer) ของ MultiIndex ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ดึงจำนวนระดับ pri

บทนำ ใช้คุณสมบัติ MultiIndex.levshape เพื่อดึงทูเพิลที่มีความยาวของแต่ละระดับ ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], [John, Tim, Jacob, Chris, Keiron]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ดึงทูเพิลความยาวแต่ล

บทนำ ใช้ MultiIndex.set_levels() โดยส่งรายการของค่าใหม่สำหรับทุกระดับพร้อมกัน ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ตั้งค่าทุกระดับใหม่พร้อมกัน pri

บทนำ ใช้ MultiIndex.set_levels() พร้อมพารามิเตอร์ level (ตำแหน่งจำนวนเต็ม) เพื่อเปลี่ยนค่าระดับนั้นอย่างเดียว ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2.

บทนำ ใช้ MultiIndex.set_levels() พร้อมพารามิเตอร์ level (ชื่อระดับ) เพื่อเปลี่ยนค่าของระดับนั้นอย่างเดียว ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ตั้

บทนำ ใช้ MultiIndex.to_flat_index() เพื่อแปลง MultiIndex เป็น Index แบบแบน (flat) ที่แต่ละองค์ประกอบเป็นทูเพิล ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2

บทนำ ใช้ MultiIndex.to_frame() เพื่อแปลง MultiIndex เป็น DataFrame โดยแต่ละระดับกลายเป็นคอลัมน์ ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. แปลงเป็น Data

บทนำ ใช้ MultiIndex.to_frame(index=False) เพื่อสร้าง DataFrame โดยไม่ใช้ค่าระดับแรกเป็น Index ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. สร้าง DataFrame

บทนำ ใช้ MultiIndex.to_frame() พร้อมพารามิเตอร์ name เพื่อสร้าง DataFrame และตั้งชื่อคอลัมน์ใหม่ ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[1, 2, 3, 4], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays) 2. สร้าง DataFrame และตั้งชื่อคอลัมน์เป

บทนำ ใช้ MultiIndex.sortlevel() โดยไม่ระบุ level จะจัดเรียงตามระดับ 0 (ค่าเริ่มต้น) ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[2, 4, 3, 1], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. จัดเรียง MultiIndex (ค่าเ

บทนำ ใช้ MultiIndex.sortlevel() พร้อมระบุ level เพื่อจัดเรียงตามระดับนั้น (ค่าเริ่มต้น ascending=True) ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[2, 4, 3, 1], [Peter, Chris, Andy, Jacob]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. จัดเ

บทนำ ใช้ MultiIndex.sortlevel() พร้อม level และ ascending=False เพื่อจัดเรียงระดับเฉพาะแบบ descending ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[2, 4, 3, 1], [Peter, Chris, Andy, Jacob]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. จัดเร

บทนำ ใช้ MultiIndex.droplevel() พร้อมระบุ ตำแหน่งระดับ (integer) เพื่อลบระดับนั้น ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex import pandas as pd arrays = [[2, 4, 3, 1], [Peter, Chris, Andy, Jacob]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ลบระดับที่ตำแหน่ง 1 (ระดั

บทนำ ใช้ MultiIndex.droplevel() พร้อมระบุ ชื่อระดับเดี่ยว เพื่อลบระดับนั้นออก ขั้นตอน 1. นำเข้าไลบรารีและสร้าง MultiIndex 2 ระดับ import pandas as pd arrays = [[2, 4, 3, 1], [Peter, Chris, Andy, Jacob]] multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=(ranks, student)) 2. ลบระดับ student print