Pandas之MultiIndex对象的示例详解
更新时间：2019年06月25日 11:31:48 作者：yungeisme
这篇文章主要介绍了Pandas之MultiIndex对象的示例详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
约定
import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np
MultiIndex
MultiIndex表示多级索引，它是从Index继承过来的，其中多级标签用元组对象来表示。
一、创建MultiIndex对象
创建方式一：元组列表
m_index1=pd.Index([("A","x1"),("A","x2"),("B","y1"),("B","y2"),("B","y3")],name=["class1","class2"])
m_index1
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A', 'B'], ['x1', 'x2', 'y1', 'y2', 'y3']],
labels=[[0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 3, 4]],
names=['class1', 'class2'])
df1=DataFrame(np.random.randint(1,10,(5,3)),index=m_index1) df1
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | ||
|---|---|---|---|---|
| class1 | class2 | |||
| A | x1 | 7 | 4 | 8 |
| x2 | 4 | 5 | 2 | |
| B | y1 | 6 | 9 | 7 |
| y2 | 2 | 1 | 6 | |
| y3 | 6 | 8 | 6 |
创建方式二：特定结构
例如**from_arrays()
class1=["A","A","B","B"] class2=["x1","x2","y1","y2"] m_index2=pd.MultiIndex.from_arrays([class1,class2],names=["class1","class2"]) m_index2
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A', 'B'], ['x1', 'x2', 'y1', 'y2']],
labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 2, 3]],
names=['class1', 'class2'])
df2=DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,3)),index=m_index2) df2
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | ||
|---|---|---|---|---|
| class1 | class2 | |||
| A | x1 | 2 | 4 | 5 |
| x2 | 3 | 5 | 9 | |
| B | y1 | 7 | 1 | 2 |
| y2 | 3 | 1 | 8 |
创建方式三：笛卡尔积
from_product()从多个集合的笛卡尔积创建MultiIndex对象。
m_index3=pd.MultiIndex.from_product([["A","B"],['x1','y1']],names=["class1","class2"]) m_index3
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A', 'B'], ['x1', 'y1']],
labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]],
names=['class1', 'class2'])
df3=DataFrame(np.random.randint(1,10,(2,4)),columns=m_index3) df3
代码结果：
| class1 | A | B | ||
|---|---|---|---|---|
| class2 | x1 | y1 | x1 | y1 |
| 0 | 2 | 9 | 1 | 8 |
| 1 | 5 | 2 | 5 | 2 |
二、MultiIndex对象属性
df1
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | ||
|---|---|---|---|---|
| class1 | class2 | |||
| A | x1 | 7 | 4 | 8 |
| x2 | 4 | 5 | 2 | |
| B | y1 | 6 | 9 | 7 |
| y2 | 2 | 1 | 6 | |
| y3 | 6 | 8 | 6 |
m_index4=df1.index print(in1[0])
代码结果：
('A', 'x1')
调用.get_loc()和.get_indexer()获取标签的下标：
print(m_index4.get_loc(("A","x2")))
print(m_index4.get_indexer([("A","x2"),("B","y1"),"nothing"]))
代码结果：
1
[ 1 2 -1]
MultiIndex对象使用多个Index对象保存索引中每一级的标签：
print(m_index4.levels[0]) print(m_index4.levels[1])
代码结果：
Index(['A', 'B'], dtype='object', name='class1') Index(['x1', 'x2', 'y1', 'y2', 'y3'], dtype='object', name='class2')
MultiIndex对象还有属性labels保存标签的下标：
print(m_index4.labels[0]) print(m_index4.labels[1])
代码结果：
FrozenNDArray([0, 0, 1, 1, 1], dtype='int8') FrozenNDArray([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int8')
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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