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6种方式创建多层索引

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6种方式创建多层索引MultiIndex

pd.MultiIndex即具有多个层次的索引。通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式：

  • pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。
  • pd.MultiIndex.from_tuples()：元组的列表作为参数，每个元组指定每个索引(高维和低维索引)。
  • pd.MultiIndex.from_product()：一个可迭代对象的列表作为参数，根据多个可迭代对象元素的笛卡尔积（元素间的两两组合）进行创建索引。
  • pd.MultiIndex.from_frame：根据现有的数据框来直接生成
  • groupby()：通过数据分组统计得到
  • pivot_table()：生成透视表的方式来得到

pd.MultiIndex.from_arrays()

In [1]:

1
2
import pandas as pd
import numpy as np

通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素：

In [2]:

1
2
3
4
5
6
7
# 列表元素是字符串和数字
array1 = [["xiaoming","guanyu","zhangfei"],
          [22,25,27]
         ]

m1 = pd.MultiIndex.from_arrays(array1)
m1

Out[2]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming', 22),
            (  'guanyu', 25),
            ('zhangfei', 27)],
           )

In [3]:

1
type(m1)  # 查看数据类型

通过type函数来查看数据类型，发现的确是：MultiIndex

Out[3]:

1
pandas.core.indexes.multi.MultiIndex

在创建的同时可以指定每个层级的名字：

In [4]:

1
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5
6
7
8
9
10
# 列表元素全是字符串
array2 = [["xiaoming","guanyu","zhangfei"],
          ["male","male","female"]
         ]

m2 = pd.MultiIndex.from_arrays(
	array2,
  # 指定姓名和性别
  names=["name","sex"])
m2

Out[4]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming',   'male'),
            (  'guanyu',   'male'),
            ('zhangfei', 'female')],
           names=['name', 'sex'])

下面的例子是生成3个层次的索引且指定名字：

In [5]:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
array3 = [["xiaoming","guanyu","zhangfei"],
          ["male","male","female"],
          [22,25,27]
         ]

m3 = pd.MultiIndex.from_arrays(
	array3,
	names=["姓名","性别","年龄"])

m3

Out[5]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming',   'male', 22),
            (  'guanyu',   'male', 25),
            ('zhangfei', 'female', 27)],
           names=['姓名', '性别', '年龄'])

pd.MultiIndex.from_tuples()

通过元组的形式来生成多层索引：

In [6]:

1
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4
5
6
7
# 元组的形式
array4 = (("xiaoming","guanyu","zhangfei"),
          (22,25,27)
         )

m4 = pd.MultiIndex.from_arrays(array4)
m4

Out[6]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming', 22),
            (  'guanyu', 25),
            ('zhangfei', 27)],
           )

In [7]:

1
2
3
4
5
6
7
# 元组构成的3层索引
array5 = (("xiaoming","guanyu","zhangfei"),
          ("male","male","female"),
          (22,25,27))

m5 = pd.MultiIndex.from_arrays(array5)
m5

Out[7]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming',   'male', 22),
            (  'guanyu',   'male', 25),
            ('zhangfei', 'female', 27)],
           )

列表和元组是可以混合使用的：

  • 最外层是列表
  • 里面全部是元组

In [8]:

1
2
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6
7
array6 = [("xiaoming","guanyu","zhangfei"),
          ("male","male","female"),
          (18,35,27)
         ]
# 指定名字
m6 = pd.MultiIndex.from_arrays(array6,names=["姓名","性别","年龄"])
m6

Out[8]:

1
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3
4
5
MultiIndex([('xiaoming',   'male', 18),
            (  'guanyu',   'male', 35),
            ('zhangfei', 'female', 27)],
           names=['姓名', '性别', '年龄'] # 指定名字
           )

pd.MultiIndex.from_product()

使用可迭代对象的列表作为参数，根据多个可迭代对象元素的笛卡尔积（元素间的两两组合）进行创建索引。

在Python中，我们使用 isinstance()函数 判断python对象是否可迭代：

1
2
# 导入 collections 模块的 Iterable 对比对象
from collections import Iterable

通过上面的例子我们总结：常见的字符串、列表、集合、元组、字典都是可迭代对象

下面举例子来说明：

In [18]:

1
2
3
4
5
6
7
names = ["xiaoming","guanyu","zhangfei"]
numbers = [22,25]

m7 = pd.MultiIndex.from_product(
    [names, numbers],
    names=["name","number"]) # 指定名字
m7

Out[18]:

1
2
3
4
5
6
7
MultiIndex([('xiaoming', 22),
            ('xiaoming', 25),
            (  'guanyu', 22),
            (  'guanyu', 25),
            ('zhangfei', 22),
            ('zhangfei', 25)],
           names=['name', 'number'])

In [19]:

1
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3
4
5
6
7
8
# 需要展开成列表形式
strings = list("abc")
lists = [1,2]

m8 = pd.MultiIndex.from_product(
	[strings, lists],
	names=["alpha","number"])
m8

Out[19]:

1
2
3
4
5
6
7
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2),
            ('c', 1),
            ('c', 2)],
           names=['alpha', 'number'])

In [20]:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
# 使用元组形式
strings = ("a","b","c")
lists = [1,2]

m9 = pd.MultiIndex.from_product(
	[strings, lists],
	names=["alpha","number"])

m9

Out[20]:

1
2
3
4
5
6
7
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2),
            ('c', 1),
            ('c', 2)],
           names=['alpha', 'number'])

In [21]:

1
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3
4
5
6
7
8
9
# 使用range函数
strings = ("a","b","c")  # 3个元素
lists = range(3)  # 0,1,2  3个元素

m10 = pd.MultiIndex.from_product(
	[strings, lists],
	names=["alpha","number"])

m10

Out[21]:

1
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3
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6
7
8
9
10
MultiIndex([('a', 0),
            ('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 0),
            ('b', 1),
            ('b', 2),
            ('c', 0),
            ('c', 1),
            ('c', 2)],
           names=['alpha', 'number'])

In [22]:

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9
10
# 使用range函数
strings = ("a","b","c")
list1 = range(3)  # 0,1,2
list2 = ["x","y"]

m11 = pd.MultiIndex.from_product(
	[strings, list1, list2],
  names=["name","l1","l2"]
  )
m11  # 总个数 3*3*2=18

总个数是``332=18`个：

Out[22]:

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18
19
MultiIndex([('a', 0, 'x'),
            ('a', 0, 'y'),
            ('a', 1, 'x'),
            ('a', 1, 'y'),
            ('a', 2, 'x'),
            ('a', 2, 'y'),
            ('b', 0, 'x'),
            ('b', 0, 'y'),
            ('b', 1, 'x'),
            ('b', 1, 'y'),
            ('b', 2, 'x'),
            ('b', 2, 'y'),
            ('c', 0, 'x'),
            ('c', 0, 'y'),
            ('c', 1, 'x'),
            ('c', 1, 'y'),
            ('c', 2, 'x'),
            ('c', 2, 'y')],
           names=['name', 'l1', 'l2'])

pd.MultiIndex.from_frame()

通过现有的DataFrame直接来生成多层索引：

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4
df = pd.DataFrame({"name":["xiaoming","guanyu","zhaoyun"],
                  "age":[23,39,34],
                  "sex":["male","male","female"]})
df

直接生成了多层索引，名字就是现有数据框的列字段：

In [24]:

1
pd.MultiIndex.from_frame(df)

Out[24]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming', 23,   'male'),
            (  'guanyu', 39,   'male'),
            ( 'zhaoyun', 34, 'female')],
           names=['name', 'age', 'sex'])

通过names参数来指定名字：

In [25]:

1
2
3
# 可以自定义名字

pd.MultiIndex.from_frame(df,names=["col1","col2","col3"])

Out[25]:

1
2
3
4
MultiIndex([('xiaoming', 23,   'male'),
            (  'guanyu', 39,   'male'),
            ( 'zhaoyun', 34, 'female')],
           names=['col1', 'col2', 'col3'])

groupby()

通过groupby函数的分组功能计算得到：

In [26]:

1
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4
5
df1 = pd.DataFrame({"col1":list("ababbc"),
                   "col2":list("xxyyzz"),
                   "number1":range(90,96),
                   "number2":range(100,106)})
df1

Out[26]:

1
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3
df2 = df1.groupby(["col1","col2"]).agg({"number1":sum,
                                        "number2":np.mean})
df2

查看数据的索引：

In [28]:

1
df2.index

Out[28]:

1
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3
4
5
6
7
MultiIndex([('a', 'x'),
            ('a', 'y'),
            ('b', 'x'),
            ('b', 'y'),
            ('b', 'z'),
            ('c', 'z')],
           names=['col1', 'col2'])

pivot_table()

通过数据透视功能得到:

In [29]:

1
2
df3 = df1.pivot_table(values=["col1","col2"],index=["col1","col2"])
df3

In [30]:

1
df3.index

Out[30]:

本文标题:6种方式创建多层索引

发布时间:2022年03月22日 - 23:03

原始链接:http://www.renpeter.cn/2022/03/22/6%E7%A7%8D%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%A4%9A%E5%B1%82%E7%B4%A2%E5%BC%95.html

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