pandas层级索引

层级索引(hierarchical indexing)

下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,

第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引。

示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np

ser_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]
            ])
print(ser_obj)

运行结果:

a  0    0.099174
   1   -0.310414
   2   -0.558047
b  0    1.742445
   1    1.152924
   2   -0.725332
c  0   -0.150638
   1    0.251660
   2    0.063387
d  0    1.080605
   1    0.567547
   2   -0.154148
dtype: float64

MultiIndex索引对象

  • 打印这个Series的索引类型,显示是MultiIndex
  • 直接将索引打印出来,可以看到有levels,和labels两个信息。levels表示两个层级中分别有哪些标签,labels是每个位置分别是什么标签。

示例代码:

print(type(ser_obj.index))
print(ser_obj.index)

运行结果:

<class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'>
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]],
           labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])

选取子集

  • 根据索引获取数据。因为现在有两层索引,当通过外层索引获取数据的时候,可以直接利用外层索引的标签来获取。
  • 当要通过内层索引获取数据的时候,在list中传入两个元素,前者是表示要选取的外层索引,后者表示要选取的内层索引。

1. 外层选取:

ser_obj[‘outer_label’]

示例代码:


# 外层选取
print(ser_obj['c'])

运行结果:

0   -1.362096
1    1.558091
2   -0.452313
dtype: float64

2. 内层选取:

ser_obj[:, ‘inner_label’]

示例代码:

# 内层选取
print(ser_obj[:, 2])

运行结果:

a    0.826662
b    0.015426
c   -0.452313
d   -0.051063
dtype: float64
常用于分组操作、透视表的生成等

交换分层顺序

1. swaplevel()

.swaplevel( )交换内层与外层索引。

示例代码:

print(ser_obj.swaplevel())

运行结果:

0  a    0.099174
1  a   -0.310414
2  a   -0.558047
0  b    1.742445
1  b    1.152924
2  b   -0.725332
0  c   -0.150638
1  c    0.251660
2  c    0.063387
0  d    1.080605
1  d    0.567547
2  d   -0.154148
dtype: float64

交换并排序分层

sort_index()

.sort_index() 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。

示例代码:

# 交换并排序分层
print(ser_obj.swaplevel().sort_index())

运行结果:

0  a    0.099174
   b    1.742445
   c   -0.150638
   d    1.080605
1  a   -0.310414
   b    1.152924
   c    0.251660
   d    0.567547
2  a   -0.558047
   b   -0.725332
   c    0.063387
   d   -0.154148
dtype: float64

原创文章,作者:Maggie-Hunter,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/193233.html

(0)
上一篇 2021年11月15日
下一篇 2021年11月15日

相关推荐

发表回复

登录后才能评论