伏龙阁资源网

pandas 层次化索引的实现方法
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

层次化索引是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。

创建一个Series，并用一个由列表或数组组成的列表作为索引。

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

这就是带MultiIndex索引的Series的格式化输出形式。索引之间的“间隔”表示“直接使用上面的标签”。

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]])

对于一个层次化索引的对象，选取数据子集的操作很简单：

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“内层”中进行选取：

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

层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演重要角色。

可以通过unstack方法被重新安排到一个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的逆运算是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

对于DataFrame，每条轴都可以有分层索引：

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

各层都可以有名字。如果指定了名称，它们会显示在控制台中（不要将索引名称和轴标签混为一谈！）

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，可以轻松选取列分组：

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

重排分级排序

有时需要重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序。swaplevel接受两个级别编号或名称，并返回一个互换了级别的新对象（但数据不会发生变化）：

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则根据单个级别中的值对数据进行排序。交换级别时，常用得到sortlevel，这样最终结果也是有序的了：

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

#交换级别0,1（也就是key1,key2)
#然后对axis=0进行排序
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

根据级别汇总统计

有时需要重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序。swaplevel接受两个级别编号或名称，并返回一个互换了级别的新对象（但数据不会发生变化）：

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

将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用，或将行索引变成Dataframe 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函数会将其一个或多个列转换为行索引，并创建一个新的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

默认情况下，那些列会从DataFrame中移除，但也可以将其保留下来：

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刚好相反，层次化索引的级别会被转移到列里面：

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

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。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接