Pandas之MultiIndex对象的示例详解

yipeiwu_com6年前Python基础

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

2019 Python最新面试题及答案16道题

1.Python是如何进行内存管理的? 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对...

python列表每个元素同增同减和列表元素去空格的实例

python列表每个元素同增同减和列表元素去空格的实例

如下所示: import os var = [1, 2, 3] data = [x*2 for x in var] print (data) two = [[i, i**2] f...

Python实现选择排序

选择排序: 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的 排序算法 。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元...

python 数据提取及拆分的实现代码

python 数据提取及拆分的实现代码

K线数据提取 依据原有数据集格式,按要求生成新表: 1、每分钟的close数据的第一条、最后一条、最大值及最小值, 2、每分钟vol数据的增长量(每分钟vol的最后一条数据减第一条数据...

python 列表转为字典的两个小方法(小结)

1、现在有两个列表,list1 = ['key1','key2','key3']和list2 = ['1','2','3'],把他们转为这样的字典:{'key1':'1','key2':...