Table Of Contents
- What’s New
- Installation
- Contributing to pandas
- Package overview
- 10 Minutes to pandas
- Tutorials
- Cookbook
- Intro to Data Structures
- Essential Basic Functionality
- Working with Text Data
- Options and Settings
- Indexing and Selecting Data
- MultiIndex / Advanced Indexing
- Computational tools
- Working with missing data
- Group By: split-apply-combine
- Merge, join, and concatenate
- Reshaping and Pivot Tables
- Time Series / Date functionality
- Time Deltas
- Categorical Data
- Visualization
- Styling
- IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)
- Remote Data Access
- Enhancing Performance
- Sparse data structures
- Frequently Asked Questions (FAQ)
- rpy2 / R interface
- pandas Ecosystem
- Comparison with R / R libraries
- Comparison with SQL
- Comparison with SAS
- API Reference
- Input/Output
- General functions
- Series
- DataFrame
- Panel
- Index
- Numeric Index
- CategoricalIndex
- IntervalIndex
- MultiIndex
- pandas.MultiIndex
- pandas.MultiIndex.T
- pandas.MultiIndex.asi8
- pandas.MultiIndex.base
- pandas.MultiIndex.data
- pandas.MultiIndex.dtype
- pandas.MultiIndex.dtype_str
- pandas.MultiIndex.empty
- pandas.MultiIndex.flags
- pandas.MultiIndex.has_duplicates
- pandas.MultiIndex.hasnans
- pandas.MultiIndex.inferred_type
- pandas.MultiIndex.is_all_dates
- pandas.MultiIndex.is_monotonic
- pandas.MultiIndex.is_monotonic_decreasing
- pandas.MultiIndex.is_monotonic_increasing
- pandas.MultiIndex.is_unique
- pandas.MultiIndex.itemsize
- pandas.MultiIndex.labels
- pandas.MultiIndex.levels
- pandas.MultiIndex.levshape
- pandas.MultiIndex.lexsort_depth
- pandas.MultiIndex.name
- pandas.MultiIndex.names
- pandas.MultiIndex.nbytes
- pandas.MultiIndex.ndim
- pandas.MultiIndex.nlevels
- pandas.MultiIndex.shape
- pandas.MultiIndex.size
- pandas.MultiIndex.strides
- pandas.MultiIndex.values
- pandas.MultiIndex.all
- pandas.MultiIndex.any
- pandas.MultiIndex.append
- pandas.MultiIndex.argmax
- pandas.MultiIndex.argmin
- pandas.MultiIndex.argsort
- pandas.MultiIndex.asof
- pandas.MultiIndex.asof_locs
- pandas.MultiIndex.astype
- pandas.MultiIndex.contains
- pandas.MultiIndex.copy
- pandas.MultiIndex.delete
- pandas.MultiIndex.difference
- pandas.MultiIndex.drop
- pandas.MultiIndex.drop_duplicates
- pandas.MultiIndex.droplevel
- pandas.MultiIndex.dropna
- pandas.MultiIndex.duplicated
- pandas.MultiIndex.equal_levels
- pandas.MultiIndex.equals
- pandas.MultiIndex.factorize
- pandas.MultiIndex.fillna
- pandas.MultiIndex.format
- pandas.MultiIndex.from_arrays
- pandas.MultiIndex.from_product
- pandas.MultiIndex.from_tuples
- pandas.MultiIndex.get_duplicates
- pandas.MultiIndex.get_indexer
- pandas.MultiIndex.get_indexer_for
- pandas.MultiIndex.get_indexer_non_unique
- pandas.MultiIndex.get_level_values
- pandas.MultiIndex.get_loc
- pandas.MultiIndex.get_loc_level
- pandas.MultiIndex.get_locs
- pandas.MultiIndex.get_major_bounds
- pandas.MultiIndex.get_slice_bound
- pandas.MultiIndex.get_value
- pandas.MultiIndex.get_values
- pandas.MultiIndex.groupby
- pandas.MultiIndex.holds_integer
- pandas.MultiIndex.identical
- pandas.MultiIndex.insert
- pandas.MultiIndex.intersection
- pandas.MultiIndex.is_
- pandas.MultiIndex.is_boolean
- pandas.MultiIndex.is_categorical
- pandas.MultiIndex.is_floating
- pandas.MultiIndex.is_integer
- pandas.MultiIndex.is_interval
- pandas.MultiIndex.is_lexsorted
- pandas.MultiIndex.is_lexsorted_for_tuple
- pandas.MultiIndex.is_mixed
- pandas.MultiIndex.is_numeric
- pandas.MultiIndex.is_object
- pandas.MultiIndex.is_type_compatible
- pandas.MultiIndex.isin
- pandas.MultiIndex.isna
- pandas.MultiIndex.isnull
- pandas.MultiIndex.item
- pandas.MultiIndex.join
- pandas.MultiIndex.map
- pandas.MultiIndex.max
- pandas.MultiIndex.memory_usage
- pandas.MultiIndex.min
- pandas.MultiIndex.notna
- pandas.MultiIndex.notnull
- pandas.MultiIndex.nunique
- pandas.MultiIndex.putmask
- pandas.MultiIndex.ravel
- pandas.MultiIndex.reindex
- pandas.MultiIndex.remove_unused_levels
- pandas.MultiIndex.rename
- pandas.MultiIndex.reorder_levels
- pandas.MultiIndex.repeat
- pandas.MultiIndex.reshape
- pandas.MultiIndex.searchsorted
- pandas.MultiIndex.set_labels
- pandas.MultiIndex.set_levels
- pandas.MultiIndex.set_names
- pandas.MultiIndex.set_value
- pandas.MultiIndex.shift
- pandas.MultiIndex.slice_indexer
- pandas.MultiIndex.slice_locs
- pandas.MultiIndex.sort
- pandas.MultiIndex.sort_values
- pandas.MultiIndex.sortlevel
- pandas.MultiIndex.str
- pandas.MultiIndex.summary
- pandas.MultiIndex.swaplevel
- pandas.MultiIndex.symmetric_difference
- pandas.MultiIndex.take
- pandas.MultiIndex.to_datetime
- pandas.MultiIndex.to_frame
- pandas.MultiIndex.to_hierarchical
- pandas.MultiIndex.to_native_types
- pandas.MultiIndex.to_series
- pandas.MultiIndex.tolist
- pandas.MultiIndex.transpose
- pandas.MultiIndex.truncate
- pandas.MultiIndex.union
- pandas.MultiIndex.unique
- pandas.MultiIndex.value_counts
- pandas.MultiIndex.view
- pandas.MultiIndex.where
- pandas.IndexSlice
- MultiIndex Components
- pandas.MultiIndex.from_arrays
- pandas.MultiIndex.from_tuples
- pandas.MultiIndex.from_product
- pandas.MultiIndex.set_levels
- pandas.MultiIndex.set_labels
- pandas.MultiIndex.to_hierarchical
- pandas.MultiIndex.to_frame
- pandas.MultiIndex.is_lexsorted
- pandas.MultiIndex.droplevel
- pandas.MultiIndex.swaplevel
- pandas.MultiIndex.reorder_levels
- pandas.MultiIndex.remove_unused_levels
- pandas.MultiIndex
- DatetimeIndex
- TimedeltaIndex
- PeriodIndex
- Scalars
- Window
- GroupBy
- Resampling
- Style
- General utility functions
- Developer
- Internals
- Release Notes
Search
Enter search terms or a module, class or function name.
pandas.MultiIndex.remove_unused_levels¶
-
MultiIndex.
remove_unused_levels
()[source]¶ create a new MultiIndex from the current that removing unused levels, meaning that they are not expressed in the labels
The resulting MultiIndex will have the same outward appearance, meaning the same .values and ordering. It will also be .equals() to the original.
New in version 0.20.0.
Returns: MultiIndex Examples
>>> i = pd.MultiIndex.from_product([range(2), list('ab')]) MultiIndex(levels=[[0, 1], ['a', 'b']], labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]])
>>> i[2:] MultiIndex(levels=[[0, 1], ['a', 'b']], labels=[[1, 1], [0, 1]])
The 0 from the first level is not represented and can be removed
>>> i[2:].remove_unused_levels() MultiIndex(levels=[[1], ['a', 'b']], labels=[[0, 0], [0, 1]])