【超便利】 PandasでMultiIndexレベルを自在に操作！ swaplevelと厳選代替方法

説明

MultiIndex は、複数の列で構成されるインデックスです。swaplevel メソッドを使用すると、これらの列の順序を入れ替えることができます。これは、データの構造を変更したり、データの分析方法を変更したりする場合に役立ちます。

構文

DataFrame.swaplevel(i, j, axis=0, copy=True)

copy: コピーを作成するかどうか (デフォルトは True)
axis: 操作対象の軸 (0: 列、1: 行)
j: 交換する2番目のレベルのインデックスまたは名前
i: 交換する最初のレベルのインデックスまたは名前

例

次の例では、DataFrame の列のレベルを交換します。

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを交換
df_swapped = df.swaplevel(0, 1)

# 結果を表示
print(df_swapped)

このコードを実行すると、次の出力が表示されます。

          a  b  c  d  e  f
X Z       1  4  7  2  5  8
X Y       2  5  8  3  6  9
Y Z       3  6  9  1  4  7

swaplevel メソッドは、MultiIndex が設定されている列または行にのみ使用できます。
swaplevel メソッドは、DataFrame のコピーを作成します。元の DataFrame を変更するには、inplace オプションを使用する必要があります。

例 1：列のレベルを交換する

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを交換
df_swapped = df.swaplevel(0, 1)

# 結果を表示
print(df_swapped)

例 2：行のレベルを交換する

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=['a', 'b', 'c'])
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# レベルを交換
df_swapped = df.swaplevel(0, 1)

# 結果を表示
print(df_swapped)

例 3：特定の名前でレベルを交換する

この例では、特定の名前を持つレベルを交換します。

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])
df.set_index([('level1', 'X'), ('level2', 'a')], inplace=True)

# レベルを交換
df_swapped = df.swaplevel('level1', 'level2')

# 結果を表示
print(df_swapped)

例 4：インプレースでレベルを交換する

この例では、inplace オプションを使用して、元の DataFrame を変更します。

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを交換 (inplace)
df.swaplevel(0, 1, inplace=True)

# 結果を表示
print(df)

これらの例は、swaplevel メソッドを使用して MultiIndex レベルをさまざまな方法で交換する方法を示しています。

stack と unstack を使用する

stack と unstack メソッドを使用して、MultiIndex レベルを再配置することができます。この方法は、swaplevel よりも柔軟性が高く、複雑なレベル構造を処理するのに役立ちます。

例

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを交換
df_stacked = df.stack(level=1)
df_swapped = df_stacked.unstack(level=0)

# 結果を表示
print(df_swapped)

reset_index と set_index を使用する

reset_index と set_index メソッドを使用して、MultiIndex レベルを新しい列に変換してから、必要な順序で新しい列を index に設定することができます。この方法は、シンプルなレベル構造を処理する場合に役立ちます。

例

import pandas as pd

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを新しい列に変換
df_reset = df.reset_index(level=1)

# 新しい列を必要な順序で設定
df_swapped = df_reset.set_index(['level1', 'level2'])

# 結果を表示
print(df_swapped)

カスタム関数を使用する

独自のロジックが必要な場合は、カスタム関数を作成して MultiIndex レベルを交換することができます。この方法は、より複雑な要件を処理する場合に役立ちます。

例

import pandas as pd

def swap_levels(df, level1_name, level2_name):
    # カスタムロジックを実装
    pass

# データを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=[['X', 'X', 'Y'], ['Z', 'Z', 'Y']], columns=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# レベルを交換
df_swapped = swap_levels(df.copy(), 'level1', 'level2')

# 結果を表示
print(df_swapped)

最適な代替方法の選択

使用する代替方法は、データ構造と要件によって異なります。

柔軟性と汎用性を求める場合は、stack と unstack を使用する方が適しています。
レベル構造が複雑で、カスタムロジックが必要な場合は、カスタム関数を使用する必要があります。
レベル構造が単純で、柔軟性が不要な場合は、reset_index と set_index を使用する方が効率的です。

上記以外にも、状況によっては melt と pivot_table などのメソッドが役立つ場合があります。