Pandas单层索引多层索引

导入包：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

单层索引：

s=Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=list('abcdef'))

多层索引：

Series类型数据：

#pd.MultiIndex.from_produt用来产生多层索引
s=Series(np.random.randint(0,150,size=6),idnex=pd.MultiIndex.from_product([['张三','李四','王五'],['期中'，'期末']]))

DataFrame类型数据：

#列属性：Python、En、Math;行属性：分三级索引（张三 李四等、期中 期末、A B）
df=DataFrame(data=np.random.randint(0,150,size=(12,3)),columns=['Python','En','Math'],index=pd.MultiIndex.from_product([['张三','李四','王五'],['期中','期末'],['A','B']]))

根据多层索引访问数据：

#访问三层索引中的数据
df=['Python']['张三']['期中']
#使用loc方法访问数据，都是用的行索引
df.loc['张三']
df.loc['张三'].loc['期中']
df.loc['张三'].loc['期中']['Python']
df.loc['张三','期中']
#使用iloc方法访问数据
df.iloc[0]
df.iloc[[0,1]]
df.iloc[0:4]

#将一个数据copy到另一个里面
df1=df.copy()
#对索引数据进行排序
df1.sort_index()

多层索引的运算：

#先创建数据，再进行相应的运算
df=DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(6,6)),index=list('ABCDEF'),columns=pd.MultiIndex.from_product([['Python','En','Math'],['期中','期末']]))#计算平均值
df.mean()#此时计算的是每一列的平均值（共6列，有6个结果）
df.mean().round(1)#运算结果保留一位小数
df.mean(axis=0)#默认情况下axis=0,以行为基准，求每一行的数加起来的平均值
df.mean(axis=1)#以列为基准，计算每一列加起来的平均值
df.mean(axis=1,level=0)#列是两位索引，由level来指定是求哪一层的平均值，由外向里（0-->1-->2）
df.mean(axis=1,level=1)#求列的第二维索引对应的均值#行列的转换
df1=df.stack(level=0)#行属性和列的最外层（第一维）属性进行转换
df2=df.stack(level=1)#行索引和列的第二维索引进行转换
df2.unstack(level=0)#行的第一维索引变成列

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