一 前言
本篇的層次化索引是一篇讀者必須要會的知識，特別對數據的分類起到很好的效果，知識追尋者文章的數據構造一向都很隨意，所以體現不出什麼直觀感受，有心的讀者可以構造有層級的數據(比如部門的層級，學科的分數層級等等)進行學習本篇文章肯定感覺大有收穫，師傅領進門，修行看個人；
二層級化索引
2.1 層級化索引
將原始的索引1至6分爲3個層級，分別是 a,b,c，如下示例
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
print(ser)
輸出
a 1 -0.286724
2 -0.619187
b 3 0.480865
4 -0.597817
c 5 -0.165860
6 2.628038
2.1 獲取指定層級數據
獲取指定層級數據，比如b級數據；
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_b = ser['b']
print(level_b)
輸出
3 0.208537
4 -0.903878
dtype: float64
2.2 獲取指定值
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_b1 = ser['b',3]
print(level_b1)
輸出
-2.278494077763927
2.3 層級切片
也可以類似字符串，列表一樣進行對索引進行切片獲取；比如想獲取b和c兩個層級的數據；
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_bc = ser['b':'c']
print(level_bc)
輸出
b 3 -0.111179
4 -1.018673
c 5 0.922177
6 -1.040579
dtype: float64
當然也可以使用loc進行切片,將會出現2層索引；
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_ab = ser.loc[['a','b']]
print(level_ab)
輸出
a 1 -0.272074
2 -0.708729
b 3 1.277346
4 1.080583
dtype: float64
2.4 多層級中應用unstack
之前文章提到過stack , unstack 的應用，這次使用unstack應用於多層級，實現內層級的列轉爲行
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
unser = ser.unstack()
print(unser)
輸出
1 2 3 4 5 6
a 0.452994 1.397289 NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN 2.400214 -0.130237 NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN 1.329461 1.041663
三 多軸對應多索引
如果想列有2行，索引有2行，就實現了一個數據集可以使用不同的索引列的功能，好強大；
3.1 多軸示例
索引a ,b；和 1，2，3，4 ；列 zszxz1,zszxz2； 和 u1,u2;
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame)
輸出
zszxz1 zszxz2
u1 u2
a 1 -1.239692 -0.395482
2 -0.587833 -0.225688
b 3 1.504247 0.523000
4 -0.996312 -0.540993
3.2 獲取單層索引值
使用loc獲取單層索引
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame)
print(frame.loc['a'])
輸出
zszxz1 zszxz2
u1 u2
1 -0.539454 -0.018574
2 -1.180073 -1.261010
3.2 獲取雙層索引值
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame.loc[['a']])
輸出
zszxz1 zszxz2
u1 u2
a 1 -0.539454 -0.018574
2 -1.180073 -1.261010
3.3 根據外層列獲取
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame['zszxz1'])
輸出
u1
a 1 -2.062139
2 0.624969
b 3 1.050788
4 0.088685
3.4 根據內層列獲取
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame['zszxz1']['u1'])
輸出
a 1 0.104911
2 0.219530
b 3 0.816740
4 0.793440
Name: u1, dtype: float64
3.4 根據索引列獲取指定值
想要獲取第一行第一列的值
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame.loc['a',1]['zszxz1','u1'])
輸出
2.2670422041028484
3.5 取值總結
列
- 對於列可以使用中括號[]進行逐級獲取，一箇中括號[]就是一個層級；
- 想獲取一個層級裏面的多個內容就是 [column1,column2…]；
行
- 對於行的獲取就是使用 loc 函數，在一個[] 中出現多值表示多個層級 [level1,levle2]；
- 出現多個[]，根據不同的數據結構對於不同的行列；
四多層級構造方式說明
除了原有的顯示構造函數進行多層級構造支持如下構造方式
pd.pd.MultiIndex.from_product(）
pd.pd.MultiIndex.from_tuples(）
pd.MultiIndex.from_arrays(）
pd.MultiIndex.from_frame()
如
index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 3, 4]]
columns = [['zszxz1','zszxz2'],['u1', 'u2']]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=pd.MultiIndex.from_arrays(index),columns=columns)
print(frame)
輸出
zszxz1 zszxz2
u1 u2
a 1 0.423330 -1.065528
2 -0.231434 -0.763397
b 3 -0.185660 -0.713429
4 -0.134907 1.489376