Pandas多级索引的实现示例

pip install pandas

import pandas as pd

data = {
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'Year': [2020, 2020, 2020, 2021, 2021, 2021]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['Year', 'Category'], inplace=True)

# 使用 MultiIndex 对象创建多级索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(2020, 'A'), (2020, 'B'), (2020, 'C'), (2021, 'A'), (2021, 'B'), (2021, 'C')],
                                  names=['Year', 'Category'])

data = {'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 使用 .loc 进行多级索引的切片
result = df.loc[2020]

# 使用 xs 方法进行多级索引的切片
result = df.xs(key=2020, level='Year')

# 使用 stack 方法进行堆叠
stacked_df = df.stack()

# 使用 unstack 方法进行取消堆叠
unstacked_df = stacked_df.unstack()

# 使用 swaplevel 方法交换索引级别
swapped_df = df.swaplevel('Year', 'Category')

# 使用 sort_index 方法进行索引排序
sorted_df = df.sort_index(level='Year', ascending=False)

# 使用多级索引进行聚合操作
aggregated_result = df.groupby(level='Year').sum()

# 重命名多级索引的级别
df.rename_axis(index={'Year': 'Time'}, inplace=True)