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Pandas的层次化索引

漫谈大数据与数据分析 2020-04-20
395

层次化索引（hierarchical indexing）使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。下面演示一下使用方法。

首先创建一个具有层次化索引的数据：

In [9]: data = pd.Series(np.random.randn(9),
   ...:                  index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],
   ...:                         [1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]])


In [10]: data
Out[10]: 
a  1   -0.204708
   2    0.478943
   3   -0.519439
b  1   -0.555730
   3    1.965781
c  1    1.393406
   2    0.092908
d  2    0.281746
   3    0.769023
dtype: float64


层次化索引的类型是MultiIndex：

In [11]: data.index
Out[11]: 
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3]],
           labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 2]])
对于一个层次化索引的对象，可以使用部分索引选取数据子集：
In [12]: data['b']
Out[12]: 
1   -0.555730
3    1.965781
dtype: float64


In [13]: data['b':'c']
Out[13]: 
b  1   -0.555730
   3    1.965781
c  1    1.393406
   2    0.092908
dtype: float64


In [14]: data.loc[['b', 'd']]
Out[14]: 
b  1   -0.555730
   3    1.965781
d  2    0.281746
   3    0.769023
dtype: float64
也可以在“内层”中进行选取：
In [15]: data.loc[:, 2]
Out[15]: 
a    0.478943
c    0.092908
d    0.281746
dtype: float64


stack与unstack
具有层次化索引的Series可以通过unstack方法转换成DataFrame：
In [16]: data.unstack()
Out[16]: 
          1         2         3
a -0.204708  0.478943 -0.519439
b -0.555730       NaN  1.965781
c  1.393406  0.092908       NaN
d       NaN  0.281746  0.769023
unstack的逆运算stack则将DataFrame转换为具有层次化索引的Series：
In [17]: data.unstack().stack()
Out[17]: 
a  1   -0.204708
   2    0.478943
   3   -0.519439
b  1   -0.555730
   3    1.965781
c  1    1.393406
   2    0.092908
d  2    0.281746
   3    0.769023
dtype: float64


DataFrame的分层索引
对于一个DataFrame，每条轴都可以有分层索引：
In [18]: frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)),
   ....:                      index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],
   ....:                      columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
   ....:                               ['Green', 'Red', 'Green']])


In [19]: frame
Out[19]: 
     Ohio     Colorado
    Green Red    Green
a 1     0   1        2
  2     3   4        5
b 1     6   7        8
  2     9  10       11
各层索引都可以有名字，如果指定了名称，它们就会显示在控制台输出中：
In [20]: frame.index.names = ['key1', 'key2']
In [21]: frame.columns.names = ['state', 'color']


In [22]: frame
Out[22]: 
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
     2        3   4        5
b    1        6   7        8
     2        9  10       11
有了部分列索引，可以轻松选取列分组：
In [23]: frame['Ohio']
Out[23]: 
color      Green  Red
key1 key2
a    1         0    1
     2         3    4
b    1         6    7
     2         9   10


可以单独创建MultiIndex然后复用。上面的DataFrame中的列（带有分级名称）可以这样创建：
MultiIndex.from_arrays([['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red', 'Green']],
                       names=['state', 'color'])


重排与分级排序
有时需要重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序。
swaplevel接受两个级别编号或名称，并返回一个互换了级别的新对象（但数据不会发生变化）：
In [22]: frame
Out[22]: 
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
     2        3   4        5
b    1        6   7        8
     2        9  10       11
     
In [24]: frame.swaplevel('key1', 'key2')
Out[24]: 
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key2 key1
1    a        0   1        2
2    a        3   4        5
1    b        6   7        8
2    b        9  10       11
而sort_index可指定
level参数根据单个级别中的值对数据进行排序:
In [25]: frame.sort_index(level=1)
Out[25]: 
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
b    1        6   7        8
a    2        3   4        5
b    2        9  10       11
交换级别时，常常也会用到sort_index，这样最终结果就是按照指定顺序进行字母排序了(level=0也可以写为level='key2')：
In [26]: frame.swaplevel(0, 1).sort_index(level=0)
Out[26]: 
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key2 key1
1    a        0   1        2
     b        6   7        8
2    a        3   4        5
     b        9  10       11




根据指定级别汇总统计
DataFrame和Series的许多描述和汇总统计函数都有一个level选项，它用于指定在某条轴上求和的级别，可以根据行或列上的级别来进行求和：
In [27]: frame.sum(level='key2')
Out[27]: 
state  Ohio     Colorado
color Green Red    Green
key2
1         6   8       10
2        12  14       16


In [28]: frame.sum(level='color', axis=1)
Out[28]: 
color      Green  Red
key1 key2
a    1         2    1
     2         8    4
b    1        14    7
     2        20   10





使用DataFrame的列进行索引
下面演示如何将一个或多个列转换为行索引，或将行索引转化为列。
准备数据：
In [29]: frame = pd.DataFrame({'a': range(7), 'b': range(7, 0, -1),
   ....:                       'c': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two',
   ....:                             'two', 'two'],
   ....:                       'd': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]})


In [30]: frame
Out[30]: 
   a  b    c  d
0  0  7  one  0
1  1  6  one  1
2  2  5  one  2
3  3  4  two  0
4  4  3  two  1
5  5  2  two  2
6  6  1  two  3
DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换为行索引，并创建一个新的DataFrame：

In [31]: frame2 = frame.set_index(['c', 'd'])
In [32]: frame2
Out[32]: 
       a  b
c   d
one 0  0  7
    1  1  6
    2  2  5
two 0  3  4
    1  4  3
    2  5  2
    3  6  1
默认情况下，那些列会从DataFrame中移除，但也可以将其保留下来：

In [33]: frame.set_index(['c', 'd'], drop=False)
Out[33]: 
       a  b    c  d
c   d
one 0  0  7  one  0
    1  1  6  one  1
    2  2  5  one  2
two 0  3  4  two  0
    1  4  3  two  1
    2  5  2  two  2
    3  6  1  two  3
reset_index的功能跟set_index刚好相反，层次化索引的级别会被转移到列里面：

In [34]: frame2.reset_index()
Out[34]:
c  d  a  b
0  one  0  0  7
1  one  1  1  6
2  one  2  2  5
3  two  0  3  4
4  two  1  4  3
5  two  2  5  2
6  two  3  6  1




                
 
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