如何使用Python的pandas库创建多层次索引（MultiIndex）？

时间：2023-05-07 16:14

引言

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]:

import pandas as pdimport 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]:

# 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]:

MultiIndex([('xiaoming', 22),            (  'guanyu', 25),            ('zhangfei', 27)],           )

In [3]:

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]:

pandas.core.indexes.multi.MultiIndex

在创建的同时可以指定每个层级的名字：

In [4]:

# 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]:

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]:

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]:

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]:

# 元组的形式array4 = (("xiaoming","guanyu","zhangfei"),           (22,25,27)         )m4 = pd.MultiIndex.from_arrays(array4)m4

Out[6]:

MultiIndex([('xiaoming', 22),            (  'guanyu', 25),            ('zhangfei', 27)],           )

In [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]:

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]:

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]:

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：

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

python pandas创建多层索引MultiIndex的方式有哪些

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]:

names = ["xiaoming","guanyu","zhangfei"]numbers = [22,25]m7 = pd.MultiIndex.from_product(    [names, numbers],     names=["name","number"]) # 指定名字m7

Out[18]:

MultiIndex([('xiaoming', 22),            ('xiaoming', 25),            (  'guanyu', 22),            (  'guanyu', 25),            ('zhangfei', 22),            ('zhangfei', 25)],           names=['name', 'number'])

In [19]:

# 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]:

MultiIndex([('a', 1),            ('a', 2),            ('b', 1),            ('b', 2),            ('c', 1),            ('c', 2)],           names=['alpha', 'number'])

In [20]:

# 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]:

MultiIndex([('a', 1),            ('a', 2),            ('b', 1),            ('b', 2),            ('c', 1),            ('c', 2)],           names=['alpha', 'number'])

In [21]:

# 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]:

MultiIndex([('a', 0),            ('a', 1),            ('a', 2),            ('b', 0),            ('b', 1),            ('b', 2),            ('c', 0),            ('c', 1),            ('c', 2)],           names=['alpha', 'number'])

In [22]:

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

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：

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

python pandas创建多层索引MultiIndex的方式有哪些

直接生成了多层索引，名字就是现有数据框的列字段：

In [24]:

pd.MultiIndex.from_frame(df)

Out[24]:

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]:

# 可以自定义名字pd.MultiIndex.from_frame(df,names=["col1","col2","col3"])

Out[25]:

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]:

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

Out[26]:

python pandas创建多层索引MultiIndex的方式有哪些

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

python pandas创建多层索引MultiIndex的方式有哪些

查看数据的索引：

In [28]:

df2.index

Out[28]:

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]:

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

python pandas创建多层索引MultiIndex的方式有哪些

In [30]:

df3.index

Out[30]:

MultiIndex([('a', 'x'),            ('a', 'y'),            ('b', 'x'),            ('b', 'y'),            ('b', 'z'),            ('c', 'z')],           names=['col1', 'col2'])

以上就是如何使用Python的pandas库创建多层次索引（MultiIndex）？的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！