這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)使用pandas怎么層次化索引，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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創(chuàng)建一個Series，并用一個由列表或數(shù)組組成的列表作為索引。

data=Series(np.random.randn(10),
index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'],
[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])

data
Out[6]: 
a 1  -2.842857
  2  0.376199
  3  -0.512978
b 1  0.225243
  2  -1.242407
  3  -0.663188
c 1  -0.149269
  2  -1.079174
d 2  -0.952380
  3  -1.113689
dtype: float64

這就是帶MultiIndex索引的Series的格式化輸出形式。索引之間的“間隔”表示“直接使用上面的標簽”。

data.index
Out[7]: 
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3]],
labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]])

對于一個層次化索引的對象，選取數(shù)據(jù)子集的操作很簡單：

data['b']
Out[8]: 
1  0.225243
2  -1.242407
3  -0.663188
dtype: float64


data['b':'c']
Out[10]: 
b 1  0.225243
  2  -1.242407
  3  -0.663188
c 1  -0.149269
  2  -1.079174
dtype: float64

data.ix[['b','d']]
__main__:1: DeprecationWarning: 
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
Out[11]: 
b 1  0.225243
  2  -1.242407
  3  -0.663188
d 2  -0.952380
  3  -1.113689
dtype: float64

甚至可以在“內(nèi)層”中進行選取：

data[:,2]
Out[12]: 
a  0.376199
b  -1.242407
c  -1.079174
d  -0.952380
dtype: float64

層次化索引在數(shù)據(jù)重塑和基于分組的操作中扮演重要角色。

可以通過unstack方法被重新安排到一個DataFrame中：

data.unstack()
Out[13]: 
     1     2     3
a -2.842857 0.376199 -0.512978
b 0.225243 -1.242407 -0.663188
c -0.149269 -1.079174    NaN
d    NaN -0.952380 -1.113689


#unstack的逆運算是stack
data.unstack().stack()
Out[14]: 
a 1  -2.842857
  2  0.376199
  3  -0.512978
b 1  0.225243
  2  -1.242407
  3  -0.663188
c 1  -0.149269
  2  -1.079174
d 2  -0.952380
  3  -1.113689
dtype: float64

對于DataFrame，每條軸都可以有分層索引：

frame=DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),
index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],
columns=[['Ohio','Ohio','Colorado'],
['Green','Red','Green']])

frame
Out[16]: 
   Ohio   Colorado
  Green Red  Green
a 1   0  1    2
 2   3  4    5
b 1   6  7    8
 2   9 10    11

各層都可以有名字。如果指定了名稱，它們會顯示在控制臺中（不要將索引名稱和軸標簽混為一談！）

frame.index.names=['key1','key2']
frame.columns.names=['state','color']

frame
Out[22]: 
state   Ohio   Colorado
color   Green Red  Green
key1 key2          
a  1    0  1    2
   2    3  4    5
b  1    6  7    8
   2    9 10    11

由于有了分部的列索引，可以輕松選取列分組：

frame['Ohio']
Out[23]: 
color   Green Red
key1 key2      
a  1     0  1
   2     3  4
b  1     6  7
   2     9  10

重排分級排序

有時需要重新調(diào)整某條軸上各級別的順序，或根據(jù)指定級別上的值對數(shù)據(jù)進行排序。swaplevel接受兩個級別編號或名稱，并返回一個互換了級別的新對象（但數(shù)據(jù)不會發(fā)生變化）：

frame.swaplevel('key1','key2')
Out[24]: 
state   Ohio   Colorado
color   Green Red  Green
key2 key1          
1  a    0  1    2
2  a    3  4    5
1  b    6  7    8
2  b    9 10    11

sortlevel則根據(jù)單個級別中的值對數(shù)據(jù)進行排序。交換級別時，常用得到sortlevel，這樣最終結(jié)果也是有序的了：

frame.swaplevel(0,1)
Out[27]: 
state   Ohio   Colorado
color   Green Red  Green
key2 key1          
1  a    0  1    2
2  a    3  4    5
1  b    6  7    8
2  b    9 10    11

#交換級別0,1（也就是key1,key2)
#然后對axis=0進行排序
frame.swaplevel(0,1).sortlevel(0)
__main__:1: FutureWarning: sortlevel is deprecated, use sort_index(level= ...)
Out[28]: 
state   Ohio   Colorado
color   Green Red  Green
key2 key1          
1  a    0  1    2
   b    6  7    8
2  a    3  4    5
   b    9 10    11

根據(jù)級別匯總統(tǒng)計

有時需要重新調(diào)整某條軸上各級別的順序，或根據(jù)指定級別上的值對數(shù)據(jù)進行排序。swaplevel接受兩個級別編號或名稱，并返回一個互換了級別的新對象（但數(shù)據(jù)不會發(fā)生變化）：

frame.sum(level='key2')
Out[29]: 
state Ohio   Colorado
color Green Red  Green
key2          
1     6  8    10
2    12 14    16

frame.sum(level='color',axis=1)
Out[30]: 
color   Green Red
key1 key2      
a  1     2  1
   2     8  4
b  1    14  7
   2    20  10

使用DataFrame的列

將DataFrame的一個或多個列當做行索引來用，或?qū)⑿兴饕兂蒁ataframe 的列。

frame=DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),
'c':['one','one','one','two','two','two','two'],
'd':[0,1,2,0,1,2,3]})

frame
Out[32]: 
  a b  c d
0 0 7 one 0
1 1 6 one 1
2 2 5 one 2
3 3 4 two 0
4 4 3 two 1
5 5 2 two 2
6 6 1 two 3

DataFrame的set_index函數(shù)會將其一個或多個列轉(zhuǎn)換為行索引，并創(chuàng)建一個新的DataFrame：

frame2=frame.set_index(['c','d'])

frame2
Out[34]: 
    a b
c  d   
one 0 0 7
  1 1 6
  2 2 5
two 0 3 4
  1 4 3
  2 5 2
  3 6 1

默認情況下，那些列會從DataFrame中移除，但也可以將其保留下來：

frame.set_index(['c','d'],drop=False)
Out[35]: 
    a b  c d
c  d       
one 0 0 7 one 0
  1 1 6 one 1
  2 2 5 one 2
two 0 3 4 two 0
  1 4 3 two 1
  2 5 2 two 2
  3 6 1 two 3

reset_index的功能和set_index剛好相反，層次化索引的級別會被轉(zhuǎn)移到列里面：

frame2.reset_index()
Out[36]: 
   c d a b
0 one 0 0 7
1 one 1 1 6
2 one 2 2 5
3 two 0 3 4
4 two 1 4 3
5 two 2 5 2
6 two 3 6 1

上述就是小編為大家分享的使用pandas怎么層次化索引了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道。

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當前標題：使用pandas怎么層次化索引-創(chuàng)新互聯(lián)
地址分享：http://www.yijiale78.com/article28/hhojp.html

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