前言
创建多层索引
多层索引操作
索引名称的查看
索引的层级
索引内容的查看
数据查询
数据分组
前言pandas数据框针对高维数据，也有多层索引的办法去应对。多层数据一般长这个样子
可以看到AB两大列，下面又有xy两小列。 行有abc三行，又分为onetwo两小行。
在分组聚合的时候也会产生多层索引，下面演示一下。
导入包和数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_excel('team.xlsx')
分组聚合：
df.groupby(['team',df.mean(1)>60]).count() #每组平均分大于60的人的个数
可以看到分为abcde五组，平均分大于60 的组员两小行。
创建多层索引#序列中创建
arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]
index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))
index
pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}], index=index)
#来自元组创建
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
#可迭代对象的笛卡尔积，排列组合各种情况
numbers = [0, 1, 2]
colors = ['green', 'purple']
index = pd.MultiIndex.from_product([numbers, colors],names=['number', 'color'])
pd.Series(np.random.randn(6), index=index)
#来自 DataFrame
df = pd.DataFrame([['bar', 'one'], ['bar', 'two'],
['foo', 'one'], ['foo', 'two']],
columns=['first', 'second'])
'''
first second
0 bar one
1 bar two
2 foo one
3 foo two
'''
index = pd.MultiIndex.from_frame(df)
pd.Series(np.random.randn(4), index=index)
index_arrays = [[1, 1, 2, 2], ['男', '女', '男', '女']]
columns_arrays = [['2020', '2020', '2021', '2021'],
['上半年', '下半年', '上半年', '下半年',]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(index_arrays,names=('班级', '性别'))
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(columns_arrays,names=('年份', '学期'))
df = pd.DataFrame([(88,99,88,99),(77,88,97,98),
(67,89,54,78),(34,67,89,54)],columns=columns, index=index)
df
#索引名称的查看：
df.index # 索引, 是一个 MultiIndex
df.columns # 引索引，也是一个 MultiIndex
# 查看行索引的名称
df.index.names # FrozenList(['班级', '性别'])
# 查看列索引的名称
df.columns.names # FrozenList(['年份', '学期'])
索引的层级
#索引的层级：
df.index.nlevels # 层级数 2
df.index.levels # 行的层级 # FrozenList([[1, 2], ['女', '男']])
df.columns.levels # 列的层级 # FrozenList([['2020', '2021'], ['上半年', '下半年']])
df[['2020','2021']].index.levels # 筛选后的层级 # FrozenList([[1, 2], ['女', '男']])
索引内容的查看
#索引内容的查看：
# 获取索引第2层内容
df.index.get_level_values(1)
# Index(['男', '女', '男', '女'], dtype='object', name='性别')
# 获取列索引第1层内容
df.columns.get_level_values(0)
# Index(['2020', '2020', '2021', '2021'], dtype='object', name='年份')
# 按索引名称取索引内容
df.index.get_level_values('班级')
# Int64Index([1, 1, 2, 2], dtype='int64', name='班级')
df.columns.get_level_values('年份')
# Index(['2020', '2020', '2021', '2021'], dtype='object', name='年份')
# 多层索引的数据类型，1.3.0+
df.index.dtypes
#排序
# 使用索引名可进行排序，可以指定具体的列
df.sort_values(by=['性别', ('2020','下半年')])
df.index.reorder_levels([1,0]) # 等级顺序，互换
df.index.set_codes([1, 1, 0, 0], level='班级') # 设置顺序
df.index.sortlevel(level=0, ascending=True) # 按指定级别排序
df.index.reindex(df.index[::-1]) # 更换顺序，或者指定一个顺序
相关操作转换：
df.index.to_numpy() # 生成一个笛卡尔积的元组对列表
# array([(1, '男'), (1, '女'), (2, '男'), (2, '女')], dtype=object)
df.index.remove_unused_levels() # 返回没有使用的层级
df.swaplevel(0, 2) # 交换索引
df.to_frame() # 转为 DataFrame
idx.set_levels(['a', 'b'], level='bar') # 设置新的索引内容
idx.set_levels([['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3, 4]], level=[0, 1])
idx.to_flat_index() # 转为元组对列表
df.index.droplevel(0) # 删除指定等级
df.index.get_locs((2, '女')) # 返回索引的位置
数据查询
#查询指定行
df.loc[1] #一班的
df.loc[(1, '男')] # 一年级男
df.loc[1:2] # 一二两年级数据
#查询指定列
df['2020'] # 整个一级索引下
df[('2020','上半年')] # 指定二级索引
df['2020']['上半年'] # 同上
#行列综合 slice(None)表示本层所有内容
df.loc[(1, '男'), '2020'] # 只显示2020年一年级男
df.loc[:, (slice(None), '下半年')] # 只看下半年的
df.loc[(slice(None), '女'),:] # 只看女生
df.loc[1, (slice(None)),:] # 只看1班
df.loc[:, ('2020', slice(None))] # 只看 2020 年的
#查询指定条件
#和单层索引的数据查询一样，不过在选择列上要按多层的规则。
df[df[('2020','上半年')] > 80]
#pd.IndexSlice切片使用：
idx = pd.IndexSlice
idx[0] # 0
idx[:] # slice(None, None, None)
idx[0,'x'] # (0, 'x')
idx[0:3] # slice(0, 3, None)
idx[0.1:1.5] # slice(0.1, 1.5, None)
idx[0:5,'x':'y'] # (slice(0, 5, None), slice('x', 'y', None))
#查询应用：
idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,['男']],:] # 只显示男
df.loc[:,idx[:,['上半年']]] # 只显示上半年
#df.xs()
df.xs((1, '男')) # 一年级男生
df.xs('2020', axis=1) # 2020 年
df.xs('男', level=1) # 所有男生
数据分组
df.groupby(level=0).sum()
df.groupby(level='性别').sum()
df.sum(level='班级') # 也可以直接统计
df.groupby(level=['性别', '班级']).sum()
到此这篇关于Pandas数据分析-andas数据框的多层索引的文章就介绍到这了,更多相关pandas多层索引内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
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