Python中pandas的层级索引是什么

2025-01-26 技术教程

不懂Python中pandas的层级索引是什么？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

1、认识层级索引

以下示例将创建一个 Series 对象，索引 Index 由两个子 list 组成，第一个子 list 是外层索引，第二个 list 是内层索引：

2、MultiIndex 索引对象

尝试打印上面示例中 Series 的索引类型，会得到一个 MultiIndex 对象，MultiIndex 对象的levels属性表示两个层级中分别有那些标签，codes属性表示每个位置分别是什么标签，如下所示：

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],[0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2]])>>>obja00.0359461-0.8672152-0.053355b0-0.98661610.0260712-0.048394c00.25127410.21779021.137674d0-1.24517811.2349722-0.035624dtype:float64>>>>>>type(obj.index)<class'pandas.core.indexes.multi.MultiIndex'>>>>>>>obj.indexMultiIndex([('a',0),('a',1),('a',2),('b',0),('b',1),('b',2),('c',0),('c',1),('c',2),('d',0),('d',1),('d',2)],)>>>obj.index.levelsFrozenList([['a','b','c','d'],[0,1,2]])>>>>>>obj.index.codesFrozenList([[0,0,0,1,1,1,2,2,2,3,3,3],[0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2]])

通常可以使用 from_arrays() 方法来将数组对象转换为 MultiIndex 索引对象：

>>>arrays=[[1,1,2,2],['red','blue','red','blue']]>>>pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('number','color'))MultiIndex([(1,'red'),(1,'blue'),(2,'red'),(2,'blue')],names=['number','color'])

其他常用方法见下图：

3、提取值

对于这种有多层索引的对象，如果只传入一个参数，则会对外层索引进行提取，其中包含对应所有的内层索引，如果传入两个参数，则第一个参数表示外层索引，第二个参数表示内层索引，示例如下：

4、交换分层与排序

MultiIndex 对象的 swaplevel() 方法可以交换外层与内层索引，sortlevel() 方法会先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序，如果设置 ascending 参数为 False 则会降序排列，示例如下：

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],[0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2]])>>>obja0-0.11021510.1930752-1.101706b0-1.32574310.5284182-0.127081c0-0.73382211.66526220.127073d01.2620221-1.17051820.966334dtype:float64>>>>>>obj.swaplevel()0a-0.1102151a0.1930752a-1.1017060b-1.3257431b0.5284182b-0.1270810c-0.7338221c1.6652622c0.1270730d1.2620221d-1.1705182d0.966334dtype:float64>>>>>>obj.swaplevel().index.sortlevel()(MultiIndex([(0,'a'),(0,'b'),(0,'c'),(0,'d'),(1,'a'),(1,'b'),(1,'c'),(1,'d'),(2,'a'),(2,'b'),(2,'c'),(2,'d')],),array([0,3,6,9,1,4,7,10,2,5,8,11],dtype=int32))

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