这期内容当中小编将会给大家带来有关使用pandas怎么层次化索引，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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 11sortlevel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 3DataFrame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
上述就是小编为大家分享的使用pandas怎么层次化索引了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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