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索引多级索引数据帧

在Pandas中,多级索引(MultiIndex)数据帧是一种强大的数据结构,它允许你在行或列上拥有多个层次的索引。以下是如何创建、访问和操作多级索引数据帧的一些基本步骤:

创建多级索引数据帧

  1. 使用MultiIndex.from_tuplesMultiIndex.from_arrays创建多级索引:
代码语言:javascript
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import pandas as pd

# 创建多级索引
arrays = [
    ['A', 'A', 'B', 'B'],
    ['one', 'two', 'one', 'two']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=index)
print(df)

输出:

代码语言:javascript
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              value
first second       
A     one        10
      two        20
B     one        30
      two        40
  1. 直接在创建数据帧时指定多级索引:
代码语言:javascript
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df = pd.DataFrame({
    ('A', 'one'): [10],
    ('A', 'two'): [20],
    ('B', 'one'): [30],
    ('B', 'two'): [40]
}, index=[0])

# 设置多级索引
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['letter', 'number'])
print(df)

访问多级索引数据帧

  1. 使用元组访问特定单元格:
代码语言:javascript
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print(df.loc[(slice(None), 'one'), :])
  1. 使用xs方法跨级访问:
代码语言:javascript
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print(df.xs('A', level='first'))
  1. 使用lociloc结合多级索引访问:
代码语言:javascript
复制
print(df.loc[('A', 'one'), :])

操作多级索引数据帧

  1. 重新排序索引:
代码语言:javascript
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df.sort_index(inplace=True)
  1. 交换索引级别:
代码语言:javascript
复制
df.swaplevel('first', 'second', axis=0).sort_index()
  1. 重置索引:
代码语言:javascript
复制
df.reset_index(inplace=True)
  1. 删除索引级别:
代码语言:javascript
复制
df.droplevel('second')

示例代码总结

以下是一个完整的示例,展示了如何创建、访问和操作多级索引数据帧:

代码语言:javascript
复制
import pandas as pd

# 创建多级索引数据帧
arrays = [
    ['A', 'A', 'B', 'B'],
    ['one', 'two', 'one', 'two']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))

df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=index)

# 访问数据
print("Accessing specific cell:")
print(df.loc[(slice(None), 'one'), :])

print("\nCross-level access:")
print(df.xs('A', level='first'))

print("\nAccessing with loc:")
print(df.loc[('A', 'one'), :])

# 操作数据
print("\nSorting index:")
df.sort_index(inplace=True)
print(df)

print("\nSwapping levels:")
print(df.swaplevel('first', 'second', axis=0).sort_index())

print("\nResetting index:")
df.reset_index(inplace=True)
print(df)

print("\nDropping a level:")
df.droplevel('second')
print(df)

通过这些步骤,你可以有效地管理和操作具有多级索引的数据帧。

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