Pandas系列(十三)分层索引MultiIndex

2024-06-02 19:22:57

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获取数据
Series的分层索引MultiIndex
Series有多层索引怎样筛选数据？
DataFrame的多层索引MultiIndex
DataFrame有多层索引怎样筛选数据？

在上一小节Pandas系列(十三)实现groupby分组统计中可以实现多个key进行聚合，而这就是分层索引。

使用这种在一个维度上拥有多个索引的层级，可以表达更高维度数据的形式。能够实现更高效的数据筛选。

获取数据

Series的分层索引MultiIndex

使用之前的多key索引，得到如下结果：

可以看到公司这一列下有一些空白，空白的意思是使用上面的值。他的index是由一个元组组成的list。

对于这种只有两级的series，可以使用方法unstack将二级索引变成列：

reset_index()方法可以将索引之后的结果转成一个dataframe：

Series有多层索引怎样筛选数据？

对于多层索引的取值，可以采用元组的形式：

如上例所示：如果想直接筛选第二级的索引，就可以将第一级设置为：。

DataFrame的多层索引MultiIndex

对于DataFrame格式的数据，可以采用set_index()方法，将DataFrame的index设置为多层索引：

它的index也是MultiIndex的，里面是一个元组，与Series类似。如果对Index进行排序的话，直接调用sort_index方法就可以实现：

DataFrame有多层索引怎样筛选数据？

这里要区分多层索引，和多个key索引：

元组(key1,key2)代表筛选多层索引，其中key1是索引第一级，key2是第二级，比如key1=JD, key2=2019-10-02。
列表[key1,key2]代表同一层的多个KEY，其中key1和key2是并列的同级索引，比如key1=JD, key2=BIDU。

选中二级索引取不同的列：

列表取不同的key：

元组和列表混合索引：

筛选这一索引的所有内容：

利用slice(None)可以筛选这一索引的所有内容：

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