Pandas の concat 関数の「levels」、「keys」、および「names」の引数は、結果の MultiIndex にどのような影響を与えますか?

Pandas の concat 関数の 'levels'、'keys'、および names 引数は何ですか?

pandas.concat 関数は、結合するための強力なツールです。指定された軸に沿った複数の Series または DataFrame オブジェクト。連結するオブジェクトと連結する軸を指定するための基本的な引数に加えて、 concat には、結果の出力をカスタマイズできるいくつかのオプションの引数も用意されています。これらの引数のうちの 3 つは、レベル、キー、および名前です。

レベル

レベル引数は、結果として得られる MultiIndex のレベルを指定するために使用されます。レベルが指定されていない場合、Pandas はキーからレベルを推測します。ただし、レベルを指定して、推論されたレベルをオーバーライドしたり、特定のレベルのセットで MultiIndex を作成したりすることはできます。

レベル引数はシーケンスのリストを受け取ります。各シーケンスは、MultiIndex の 1 つのレベルを表します。シーケンスには、pandas.Index オブジェクトの作成に使用できる任意のタイプのオブジェクトを使用できます。

たとえば、次のコードは 2 つのレベルを持つ MultiIndex を作成します。

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], levels=[['A', 'B'], ['C', 'D']])</code>

結果MultiIndex には、「A」と「B」の 2 つのレベルと、「C」と「D」の 2 つのレベルがあります。 MultiIndex の最初のレベルは「a」と「b」の値になり、2 番目のレベルは「c」と「d」の値になります。

keys

keys 引数結果の MultiIndex のキーを指定するために使用されます。キーが指定されていない場合、Pandas は連結されるオブジェクトの名前を使用します。ただし、キーを指定して、推論されたキーをオーバーライドしたり、特定のキーのセットで MultiIndex を作成したりできます。

keys 引数にはオブジェクトのリストを指定します。各オブジェクトは、結果として得られる MultiIndex の 1 つのキーを表します。オブジェクトには、pandas.Index オブジェクトの作成に使用できる任意のタイプのオブジェクトを使用できます。

たとえば、次のコードは 2 つのキーを持つ MultiIndex を作成します。

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=['a', 'b'])</code>

結果MultiIndex には 2 つのキー「a」と「b」があります。 MultiIndex の最初のレベルは「a」値、2 番目のレベルは「b」値になります。

names

names 引数は、名前を指定するために使用されます。結果として得られる MultiIndex のレベル。名前が指定されていない場合、Pandas は連結されるオブジェクトの名前を使用します。ただし、名前を指定して、推論された名前をオーバーライドしたり、特定の名前のセットで MultiIndex を作成したりできます。

names 引数には文字列のリストを指定します。各文字列は、結果として得られる MultiIndex の 1 つのレベルの名前を表します。文字列には、任意の有効な文字列を使用できます。

たとえば、次のコードは 2 つの名前を持つ MultiIndex を作成します。

<code class="python">df = pd.concat([df1, df2], keys=[['a', 'b'], ['c', 'd']], levels=[['A', 'B'], ['C', 'D']])</code>

結果の MultiIndex には、「A」と「B」という 2 つの名前が付けられます。 MultiIndex の最初のレベルは「a」と「b」の値になり、2 番目のレベルは「c」と「d」の値になります。

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