Python Pandas 및 Numpy - 다중 색인을 단일 색인으로 연결

다중 인덱스를 단일 인덱스로 연결하려면 먼저 필요한 Pandas 및 Numpy 라이브러리를 해당 별칭과 함께 가져옵니다. −

import pandas as pd
import numpy as np

팬더 시리즈 만들기 -

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

이제 Numpy Arrange() 메서드를 사용하십시오 -

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

이제 지도를 작성하고 합류합시다 -

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

예

다음은 코드입니다 -

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

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

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