Posted in Python onJune 25, 2019
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三水点靠木。
Pandas之MultiIndex对象的示例详解
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