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在pandas中迭代创建多索引和多列数据帧

,可以通过使用字典或者嵌套列表的方式来实现。

  1. 使用字典创建多索引和多列数据帧:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {
    ('Group 1', 'Category 1'): [1, 2, 3],
    ('Group 1', 'Category 2'): [4, 5, 6],
    ('Group 2', 'Category 1'): [7, 8, 9],
    ('Group 2', 'Category 2'): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出:

代码语言:txt
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  Group 1       Group 2      
Category 1 Category 2 Category 1 Category 2
0         1          4          7         10
1         2          5          8         11
2         3          6          9         12
  1. 使用嵌套列表创建多索引和多列数据帧:
代码语言:txt
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import pandas as pd

data = [
    [1, 4, 7, 10],
    [2, 5, 8, 11],
    [3, 6, 9, 12]
]

columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group 1', 'Category 1'),
                                     ('Group 1', 'Category 2'),
                                     ('Group 2', 'Category 1'),
                                     ('Group 2', 'Category 2')])

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)

输出:

代码语言:txt
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  Group 1       Group 2      
Category 1 Category 2 Category 1 Category 2
0         1          4          7         10
1         2          5          8         11
2         3          6          9         12

这样就创建了一个具有多级索引和多列的数据帧。多级索引可以使数据帧更加灵活,可以方便地对数据进行分组、筛选和聚合操作。在这个例子中,'Group 1' 和 'Group 2' 是第一级索引,'Category 1' 和 'Category 2' 是第二级索引。这样的数据结构适用于具有层次结构的数据,例如在销售数据中根据不同的地区和产品进行分组分析。

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