python pandas索引,pandas行列索引
Python中熊猫的层次索引是什么？
发布时间：2020年6月24日13: 45: 03
来源：易俗云
阅读：98
作者：早上好
不明白Python中熊猫的层次索引是什么？其实解决这个问题并不难。让边肖带大家学习如何解决这个问题。希望你看完这篇文章后，收获颇丰。
1.了解层次索引
下面的例子将创建一个Series对象，Index index由两个子列表组成，第一个子列表是外部索引，第二个列表是内部索引：importpandasaspd。
importnumpyasnp
obj=pd。Series(np.random.randn(12)，index=[[a ， a ， a ， b ， b ， b ， c ， c ， d ， d ， d]，[0，1，2，0，1，2，0，1，2]])
目标文件
a0-0.201536
1-0.629058
20.766716
b0-1.255831
1-0.483727
2-0.018653
c00.788787
11.010097
2-0.187258
d01.242363
1-0.822011
2-0.085682
数据类型：float64
2.多索引索引对象
在上面的例子中尝试打印系列的索引类型，您将得到一个MultiIndex对象。MultiIndex对象的levels属性指示两个级别中的标签，codes属性指示每个位置中的标签，如下所示：importpandasaspd
importnumpyasnp
obj=pd。Series(np.random.randn(12)，index=[[a ， a ， a ， b ， b ， b ， c ， c ， d ， d ， d]，[0，1，2，0，1，2，0，1，2]])
目标文件
a00.035946
1-0.867215
2-0.053355
b0-0.986616
10.026071
2-0.048394
c00.251274
10.217790
21.137674
d0-1.245178
11.234972
2-0.035624
数据类型：float64
类型(对象索引)
对象索引
MultiIndex([(a ，0)，
( a ，1)，
( a ，2)，
( b ，0)，
( b ，1)，
( b ，2)，
( c ，0)，
( c ，1)，
( c ，2)，
( d ，0)，
( d ，1)，
( d ，2)]，
)
对象索引级别
FrozenList([[a ， b ， c ， d]，[0，1，2]])
对象索引代码
FrozenList([[0，0，0，1，1，1，2，2，2，3，3]，[0，1，2，0，1，2，0，1，2，0，1，1，2]])
通常可以使用from_arrays()方法将数组对象转换为MultiIndex对象：arrays=[[1，1，2，2]，[red ， blue ， red ， blue]]
警察。MultiIndex.from_arrays(数组，名称=(number ， color ))
MultiIndex([(1， red )，
(1，“蓝色”)，
(2，“红色”)，
(2，‘蓝色’)]，
names=[number ， color])
其他常用方法见下图：
3.提取值
对于这种有多级索引的对象，如果只传入一个参数，将提取外部索引，其中包含所有对应的内部索引。如果传入两个参数，第一个参数指示外部索引，第二个参数指示内部索引。示例如下：importpandasaspd
importnumpyasnp
obj=pd。Series(np.random.randn(12)，index=[[a ， a ， a ， b ， b ， b ， c ， c ， d ， d ， d]，[0，1，2，0，1，2，0，1，2]])
目标文件
a00.550202
10.328784
21.422690
b0-1.333477
1-0.933809
2-0.326541
c00.663686
10.943393
20.273106
d01.354037
1-2.312847
2-2.343777
数据类型：float64
obj[b]
0-1.333477
1-0.933809
2-0.326541
数据类型：float64
[b]1
-0.9338094811708413
目标[:2]
a1.422690
b-0.326541
c0.273106
数字2.343777
数据类型：float64
4.交换分层和分类
multi对象的swaplevel()方法可以交换外部和内部索引，sortlevel()方法首先对外部索引进行排序，然后是内部索引。默认值为ascending，如果ascending参数设置为False，它将按降序排序，如下例所示：importpandasaspd
importnumpyasnp
obj=pd。Series(np.random.randn(12)，index=[[a ， a ， a ， b ， b ， b ， c ， c ， d ， d ， d]，[0，1，2，0，1，2，0，1，2]])
目标文件
a0-0.110215
10.193075
2-1.101706
b0-1.325743
10.528418
2-0.127081
c0-0.733822
11.665262
20.127073
d01.262022
1-1.170518
20.966334
数据类型：float64
obj.swaplevel()
0a-0.110215
1a0.193075
2a-1.101706
0b-1.325743
1b0.528418
2b-0.127081
0c-0.733822
1c1.665262
2c0.127073
0d1.262022
1d-1.170518
2d0.966334
数据类型：float64
obj . swap level()index . sort level()
(MultiIndex([(0， a )，
(0， b )，
(0， c )，
(0， d )，
(1， a )，
(1， b )，
(1， c )，
(1， d )，
(2， a )，
(2， b )，
(2，“c”)，
(2， d)]，
)，数组([0，3，6，9，1，4，7，10，2，5，8，11]，dtype=int32)
感谢您认真阅读本文。希望对大家分享一下Python中熊猫的层次索引是什么有帮助。同时希望大家能支持亿云，关注亿云行业资讯频道，遇到问题找亿云。详细解决方案等你来学！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。