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Pandas多层级索引怎么用

小编给大家分享一下Pandas多层级索引怎么用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写:

Panel,Dataframe,Series。

其中Series表示一维数据,Dataframe表示二维数据,Panel表示三维数据。

但实际上,当数据高于二维时,我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示,而不是使用Panel。

原因是使用多层级索引展示数据更加直观,操作数据更加灵活,并且可以表示3维,4维乃至任意维度的数据。

一,多层级索引的创建

1,指定多维列表作为columns

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2,使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引

可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。

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3,使用set_index方法将普通列转成多层级索引

这种方法只能生成多层级行索引。

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4,groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果

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二,多层级索引的取值

多层级索引Series或多层级DataFrame支持方括号直接取值,loc取值,和pd.IndexSlice切片取值等方法。
 
 


1,多层级Series的取值

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2,多层级DataFrame的取值

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三,多层级索引相关操作

多层级索引相关操作包括stack和unstack,set_index和reset_index,以及指定level的相关方法。

1,stack和unstack

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2,set_index和reset_index

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3,指定level的相关方法

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以上是“Pandas多层级索引怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


本文题目:Pandas多层级索引怎么用
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