多级索引：在一个轴上有多个(两个以上）的索引，能够以低维度形式来表示高维度的数据。单级索引是Index对象，多级索引是MultiIndex对象。
一、创建多级索引
- 方法一：隐式创建，即给DataFrame的
index或columns参数传递两个或更多的数组。
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)),
index= ['girl', 'boy'],
columns=[['English', 'English', 'Chinese', 'Chinese'],
['like', 'dislike', 'like', 'dislike']])
print(df1) # 创建多级 列 索引
girl boy
English like 92 98
dislike 118 99
Chinese like 109 108
dislike 108 91
二、检索多级索引
- 类似单级索引检索(loc、iloc)，以
df1数据为例
df1.English
girl 112
boy 87
Name: dislike, dtype: int64
df1.iloc[:,0:3]
English like 105
dislike 112
Chinese like 87
dislike 92
Name: girl, dtype: int64
- 多级索引的检索，可以使用更高级的方法，如xs、IndexSlice等，用到较少暂不介绍。
三、更改索引的层级
- 创建多级索引
df = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(6, 4)),
index= pd.MultiIndex.from_product([[1, 2, 3],['girl', 'boy']]),
columns=pd.MultiIndex.from_product([['English','Chinese'],
['Y','N']]))
print(df)
Language English Chinese
Pass Y N Y N
Six
girl 279 286 333 294
boy 308 285 329 276
- 示例二
df.sum(level=0, axis=1) 或 df.sum(level='Language', axis=1)
六、多级索引轴向转换
- 常见的数据层次化结构：树状和表格
- 轴向转换的函数
stack(): 将行索引变成列索引，可以理解为将表格数据转换为树状数据unstack(): 将列索引变成行索引，可以理解为将树状数据转换为表格数据- 两个函数互为逆函数，作用相反，用法相同。单级索引时，结果会生成一个Series；多级索引时默认转换最内层索引，也可以自定义转换的索引层级
- 示例
print(df) # 数据源
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Language English Chinese
Pass Y N Y N
Class Six
1 girl 86 99 111 105
boy 85 110 113 112
2 girl 98 106 108 94
boy 117 80 97 83
3 girl 95 81 114 95
boy 106 95 119 81
df.stack() # 默认将最内层的行索引(Pass)转换为了列索引
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Language Chinese English
Class Six Pass
1 girl N 105 99
Y 111 86
boy N 112 110
Y 113 85
2 girl N 94 106
Y 108 98
boy N 83 80
Y 97 117
3 girl N 95 81
Y 114 95
boy N 81 95
Y 119 106
df.unstack(level=0) # 指定将列索引(Class)转化成行索引
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Language English Chinese
Pass Y N Y N
Class 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Six
boy 85 117 106 110 80 95 113 97 119 112 83 81
girl 86 98 95 99 106 81 111 108 114 105 94 95
七、多级索引转换单级索引
- 步骤：先将多级的行索引转换为列索引，再重置列索引
- 示例
dt = df.stack()
打铁还需自身硬
Original: https://www.cnblogs.com/zknublx/p/11641744.html
Author: 朝阳的向日葵
Title: Pandas进阶之DataFrame多级索引
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