Python数据分析入门（七）：Pandas层级索引

青旅半醒 2022-11-15 00:11 233阅读 0赞

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下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。

示例代码：

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[
                    ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'],
                    [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
                ])
    print(ser_obj)

运行结果：

a  0    0.099174
       1   -0.310414
       2   -0.558047
    b  0    1.742445
       1    1.152924
       2   -0.725332
    c  0   -0.150638
       1    0.251660
       2    0.063387
    d  0    1.080605
       1    0.567547
       2   -0.154148
    dtype: float64

# MultiIndex索引对象 #

*  打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex
 *  直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。levels表示两个层级中分别有那些标签，labels是每个位置分别是什么标签。

示例代码：

print(type(ser_obj.index))
    print(ser_obj.index)

运行结果：

<class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'>
    MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]],
               labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])

# 选取子集 #

*  根据索引获取数据。因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。
 *  当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

### 1. 外层选取： ###

ser\_obj\['outer\_label'\]

示例代码：

# 外层选取
    print(ser_obj['c'])

运行结果：

0   -1.362096
    1    1.558091
    2   -0.452313
    dtype: float64

### 2. 内层选取： ###

ser\_obj\[:, 'inner\_label'\]

示例代码：

# 内层选取
    print(ser_obj[:, 2])

运行结果：

a    0.826662
    b    0.015426
    c   -0.452313
    d   -0.051063
    dtype: float64

常用于分组操作、透视表的生成等

# 交换分层顺序 #

### swaplevel() ###

.swaplevel( )交换内层与外层索引。

示例代码：

print(ser_obj.swaplevel())

运行结果：

0  a    0.099174
    1  a   -0.310414
    2  a   -0.558047
    0  b    1.742445
    1  b    1.152924
    2  b   -0.725332
    0  c   -0.150638
    1  c    0.251660
    2  c    0.063387
    0  d    1.080605
    1  d    0.567547
    2  d   -0.154148
    dtype: float64

# 交换并排序分层 #

### sortlevel() ###

.sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。

示例代码：

# 交换并排序分层
    print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())

运行结果：

0  a    0.099174
       b    1.742445
       c   -0.150638
       d    1.080605
    1  a   -0.310414
       b    1.152924
       c    0.251660
       d    0.567547
    2  a   -0.558047
       b   -0.725332
       c    0.063387
       d   -0.154148
    dtype: float64

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