📅 最后修改于: 2020-10-29 03:05:04 🧑 作者: Mango
数据分析和建模的大部分时间都用于数据准备和处理，即加载，清理和重新布置数据等。此外，由于使用了Python库，Pandas为我们提供了高性能，灵活和高级的处理环境数据。大Pandas 可以使用各种功能来有效地处理数据。
分层索引
为了增强数据处理的功能，我们必须使用一些索引来帮助基于标签对数据进行排序。因此，分层索引已成为图片，它被定义为Pandas 的一项基本功能，可帮助我们使用多个索引级别。
创建多个索引
在分层索引中，我们必须为数据创建多个索引。本示例创建具有多个索引的系列。
例：
import pandas as pd
info = pd.Series([11, 14, 17, 24, 19, 32, 34, 27],
index = [['x', 'x', 'x', 'x', 'y', 'y', 'y', 'y'],
['obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4', 'obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4']])
data
输出：
aobj1 11
obj2 14
obj3 17
obj4 24
bobj1 19
obj2 32
obj3 34
obj4 27
dtype: int64
我们在这里采用了两个索引级别，即(a，b)和(obj1，…，obj4)，并且可以使用“ index”命令查看索引。
info.index
输出：
MultiIndex(levels=[['x', 'y'], ['obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4']],
labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]])
可以将部分索引定义为从分层索引中选择特定索引的一种方式。
下面的代码从数据中提取“ b”，
import pandas as pd
info = pd.Series([11, 14, 17, 24, 19, 32, 34, 27],
index = [['x', 'x', 'x', 'x', 'y', 'y', 'y', 'y'],
['obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4', 'obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4']])
info['b']
输出：
obj1 19
obj2 32
obj3 34
obj4 27
dtype: int64
此外，还可以基于内部级别(即“ obj”)提取数据。以下结果定义了系列中’obj2’的两个可用值。
info[:, 'obj2']
输出：
x 14
y 32
dtype: int64
Unstack意味着将行标题更改为列标题。行索引将更改为列索引，因此Series将成为DataFrame。下面是取消堆叠数据的示例。
例：
import pandas as pd
info = pd.Series([11, 14, 17, 24, 19, 32, 34, 27],
index = [['x', 'x', 'x', 'x', 'y', 'y', 'y', 'y'],
['obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4', 'obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4']])
# unstack on first level i.e. x, y
#note that data row-labels are x and y
data.unstack(0)
输出：
ab
obj1 11 19
obj2 14 32
obj3 17 34
obj4 24 27
# unstack based on second level i.e. 'obj'
info.unstack(1)
输出：
obj1 obj2 obj3 obj4
a 11 14 17 24
b 19 32 34 27
‘stack()’操作用于将列索引转换为行索引。在上面的代码中，我们可以使用“堆栈”操作将“ obj”作为列索引转换为行索引。
import pandas as pd
info = pd.Series([11, 14, 17, 24, 19, 32, 34, 27],
index = [['x', 'x', 'x', 'x', 'y', 'y', 'y', 'y'],
['obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4', 'obj1', 'obj2', 'obj3', 'obj4']])
# unstack on first level i.e. x, y
#note that data row-labels are x and y
data.unstack(0)
d.stack()
输出：
aobj1 11
obj2 14
obj3 17
obj4 24
bobj1 19
obj2 32
obj3 34
obj4 27
dtype: int64
请记住，因为列索引需要二维数据，所以列索引仅适用于DataFrame(不适用于Series)。让我们创建一个新的DataFrame来演示具有多个索引的列，
import numpy as np
info = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4, 3),
index = [['a', 'a', 'b', 'b'], ['one', 'two', 'three', 'four']],
columns = [['num1', 'num2', 'num3'], ['x', 'y', 'x']] ... )
info
输出：
num1 num2 num3
x y x
a one0 1 2
two3 4 5
b three 6 7 8
four 9 10 11
# display row index
info.index
输出：
MultiIndex(levels=[['x', 'y'], ['four', 'one', 'three', 'two']], labels=[[0, 0, 1, 1], [1, 3, 2, 0]])
# display column index
info.columns
输出：
MultiIndex(levels=[['num1', 'num2', 'num3'], ['green', 'red']], labels=[[0, 1, 2], [1, 0, 1]])
我们可以使用“ swaplevel”命令轻松地交换索引级别，该命令将输入作为两个级别编号。
import numpy as np
info = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4, 3),
index = [['a', 'a', 'b', 'b'], ['one', 'two', 'three', 'four']],
columns = [['num1', 'num2', 'num3'], ['x', 'y', 'x']] ... )
info.swaplevel('key1', 'key2')
nnum1 num2 num3
p x y x
key2 key1
onea 0 1 2
twoa 3 4 5
three b 6 7 8
four b 9 10 11
我们可以使用“ sort_index”命令对标签进行排序。数据将按“ key2″名称排序，即按字母顺序排列的key2。
info.sort_index(level='key2')
nnum1 num2 num3
p x y x
key1 key2
bfour 9 10 11
aone 0 1 2
bthree 6 7 8
atwo 3 4 5