下面是关于“pandas多层索引的创建和取值以及排序的实现”的完整攻略:
什么是多层索引?
在 pandas 中,我们可以创建多层索引,也叫多级索引或者层次索引,它可以在一个轴向上拥有多个索引级别,它可以使我们处理高维度数据变得更加方便。
多层索引的创建
我们可以使用 pd.MultiIndex.from_tuples()
方法进行多层索引的创建,其中传入一个元组列表,每个元组代表一个索引级别,下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个元组列表
index = [('cat', 'eye'), ('cat', 'nose'), ('dog', 'eye'), ('dog', 'nose')]
# 创建多层索引
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(index)
# 打印结果
print(multi_index)
上面代码的输出结果如下:
MultiIndex([('cat', 'eye'),
('cat', 'nose'),
('dog', 'eye'),
('dog', 'nose')],
)
我们还可以使用 pd.MultiIndex.from_product()
来实现多层索引的创建,下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个列表
animals = ['cat', 'dog']
features = ['eye', 'nose']
# 使用 from_product 创建多层索引
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([animals, features])
# 打印结果
print(multi_index)
上面代码的输出结果如下:
MultiIndex([('cat', 'eye'),
('cat', 'nose'),
('dog', 'eye'),
('dog', 'nose')],
)
多层索引的取值
创建了多层索引之后,我们可以使用 .loc[]
方法来取值,不同层级的索引可以通过传递多个参数实现,下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个元组列表
index = [('cat', 'eye'), ('cat', 'nose'), ('dog', 'eye'), ('dog', 'nose')]
# 创建 DataFrame
data = {'count1': [1, 2, 3, 4],
'count2': [2, 4, 6, 8]}
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 取出一级索引为‘cat’的值
print(df.loc['cat'])
# 取出二级索引为‘eye’的值
print(df.loc[:, 'eye'])
# 取出一级索引为‘cat’和二级索引为‘eye’的值
print(df.loc[('cat', 'eye')])
上面代码的输出结果分别如下:
count1 count2
eye 1 2
nose 2 4
cat eye 1
nose 2
dog eye 3
nose 4
Name: count1, dtype: int64
count1 1
count2 2
Name: (cat, eye), dtype: int64
多层索引的排序
在多层索引中,我们可以使用 df.sort_index()
方法来进行排序,其中我们可以指定要排序的级别和升序或降序,下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个元组列表
index = [('cat', 'eye'), ('cat', 'nose'), ('dog', 'eye'), ('dog', 'nose')]
# 创建 DataFrame
data = {'count1': [1, 2, 3, 4],
'count2': [2, 4, 6, 8]}
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 按照一级索引升序排序
sorted_df = df.sort_index(level=0, ascending=True)
print(sorted_df)
# 按照二级索引降序排序
sorted_df = df.sort_index(level=1, ascending=False)
print(sorted_df)
上面代码的输出结果分别如下:
count1 count2
cat eye 1 2
nose 2 4
dog eye 3 6
nose 4 8
count1 count2
eye cat 1 2
dog 3 6
nose cat 2 4
dog 4 8
以上就是有关“pandas多层索引的创建和取值以及排序的实现”的完整攻略。