标签：log   一个   方式   port   str   randn   from   random   lock   

一 前言

本篇的层次化索引是一篇读者必须要会的知识，特别对数据的分类起到很好的效果，知识追寻者文章的数据构造一向都很随意，所以体现不出什么直观感受，有心的读者可以构造有层级的数据(比如部门的层级，学科的分数层级等等)进行学习本篇文章肯定感觉大有收获，师傅领进门，修行看个人；

公众号：知识追寻者

知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreading technology knowledge;)

二层级化索引

2.1 层级化索引

将原始的索引1至6分为3个层级，分别是 a,b,c，如下示例

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
print(ser)

输出

a  1   -0.286724
   2   -0.619187
b  3    0.480865
   4   -0.597817
c  5   -0.165860
   6    2.628038

2.1 获取指定层级数据

获取指定层级数据，比如b级数据；

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_b = ser[‘b‘]
print(level_b)

输出

3    0.208537
4   -0.903878
dtype: float64

2.2 获取指定值

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_b1 = ser[‘b‘,3]
print(level_b1)

输出

-2.278494077763927

2.3 层级切片

也可以类似字符串，列表一样进行对索引进行切片获取；比如想获取b和c两个层级的数据；

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_bc = ser[‘b‘:‘c‘]
print(level_bc)

输出

b  3   -0.111179
   4   -1.018673
c  5    0.922177
   6   -1.040579
dtype: float64

当然也可以使用loc进行切片,将会出现2层索引；

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
level_ab = ser.loc[[‘a‘,‘b‘]]
print(level_ab)

输出

a  1   -0.272074
   2   -0.708729
b  3    1.277346
   4    1.080583
dtype: float64

2.4 多层级中应用unstack

之前文章提到过stack , unstack 的应用，这次使用unstack应用于多层级，实现内层级的列转为行

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘c‘], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]
ser = pd.Series(np.random.randn(6),index)
unser = ser.unstack()
print(unser)

输出

          1         2         3         4         5         6
a  0.452994  1.397289       NaN       NaN       NaN       NaN
b       NaN       NaN  2.400214 -0.130237       NaN       NaN
c       NaN       NaN       NaN       NaN  1.329461  1.041663

三 多轴对应多索引

如果想列有2行，索引有2行，就实现了一个数据集可以使用不同的索引列的功能，好强大；

3.1 多轴示例

索引a ,b；和 1，2，3，4 ；列 zszxz1,zszxz2； 和 u1,u2;

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame)

输出

       zszxz1    zszxz2
           u1        u2
a 1 -1.239692 -0.395482
  2 -0.587833 -0.225688
b 3  1.504247  0.523000
  4 -0.996312 -0.540993

3.2 获取单层索引值

使用loc获取单层索引

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame)

print(frame.loc[‘a‘])

输出

     zszxz1    zszxz2
         u1        u2
1 -0.539454 -0.018574
2 -1.180073 -1.261010

3.2 获取双层索引值

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame.loc[[‘a‘]])

输出

       zszxz1    zszxz2
           u1        u2
a 1 -0.539454 -0.018574
  2 -1.180073 -1.261010

3.3 根据外层列获取

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame[‘zszxz1‘])

输出

           u1
a 1 -2.062139
  2  0.624969
b 3  1.050788
  4  0.088685

3.4 根据内层列获取

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame[‘zszxz1‘][‘u1‘])

输出

a  1    0.104911
   2    0.219530
b  3    0.816740
   4    0.793440
Name: u1, dtype: float64

3.4 根据索引列获取指定值

想要获取第一行第一列的值

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=index,columns=columns)
print(frame.loc[‘a‘,1][‘zszxz1‘,‘u1‘])

输出

2.2670422041028484

3.5 取值总结

列

• 对于列可以使用中括号[]进行逐级获取，一个中括号[]就是一个层级；
• 想获取一个层级里面的多个内容就是 [column1,column2....]；

行

• 对于行的获取就是使用 loc 函数，在一个[] 中出现多值表示多个层级 [level1,levle2]；
• 出现多个[]，根据不同的数据结构对于不同的行列；

四多层级构造方式说明

除了原有的显示构造函数进行多层级构造支持如下构造方式

pd.pd.MultiIndex.from_product(）

pd.pd.MultiIndex.from_tuples(）

pd.MultiIndex.from_arrays(）

pd.MultiIndex.from_frame()

如

index=[[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘], [1, 2, 3, 4]]
columns = [[‘zszxz1‘,‘zszxz2‘],[‘u1‘, ‘u2‘]]
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(8).reshape((4,2)), index=pd.MultiIndex.from_arrays(index),columns=columns)
print(frame)

输出

       zszxz1    zszxz2
           u1        u2
a 1  0.423330 -1.065528
  2 -0.231434 -0.763397
b 3 -0.185660 -0.713429
  4 -0.134907  1.489376

pandas层次化索引

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