一、创建多级索引
1、通过pd.MultiIndex.from_tuple或from_arrays
1.1直接从元组列表创建多重索引
tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')] mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper', 'Lower')) tmp=pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) ''' Score Upper Lower A a perfect b good B a fair b bad ''' tmp.index ''' MultiIndex([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')], names=['Upper', 'Lower']) ''' #要注意看，其实索引也是有名字的
1.2利用zip创建元组
多重索引本质上的结构是一个由元组构成的list
L1 = list('AABB') L2 = list('abab') tuples = list(zip(L1,L2)) mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper', 'Lower')) pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) ''' MultiIndex([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')], names=['Upper', 'Lower']) '''
注意,如果用于创建多重索引的由tuple组成的list本身是未排序的, 那么创建的df也未排序。
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(L2,L1)), names=('Lower', 'Upper')))
'''
Score
Lower Upper
a A perfect
b A good
a B fair
b B bad
'''
为了便于使用, 可以在后面使用sort_index()进行排序
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(L2,L1)), names=('Lower', 'Upper'))).sort_index()
1.3通过Array(或列表构成的列表)创建
内层的list会自动转成元组，仔细看一下输出的结果
arrays = [['A','a'],['A','b'],['B','a'],['B','b']] mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower')) pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) ''' Score Upper Lower A a perfect b good B a fair b bad ''' #如果创建之初未排序，创建的多重索引也是未排序的,其实只是索引值第一个索引没有排序，导致不能折叠 arrays = [['A','a'],['B','a'],['A','b'],['B','b']] mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower')) pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) ''' Score Upper Lower A a perfect B a good A b fair B b bad '''
注意：不管是上面那种创建方式都必须将索引转化为list才能用pd.MultiIndex.from_tuples 函数创建层次化索引。使用上述多重索引创建df后,要记得多加一个sort_index(), 以使得df的结果看起来更整齐。
可以通过下面查看用法，具体就不复制上来了
pd.MultiIndex.from_tuples?? # tuples: list / sequence of tuple-likes Each tuple is the index of one row/column.
2.通过from_product
笛卡尔乘积---可能很多时候并不需要用笛卡儿积的所有结果作为索引
L1 = ['A','B'] L2 = ['a','b'] pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower')) ''' MultiIndex([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')], names=['Upper', 'Lower']) ''' #这种直接构建笛卡尔积，就不需要将每个单词打出来
3.指定df中的列创建（set_index方法）
传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。注意原来的索引'ID'已经被丢弃了--这是因为set_index的 drop 参数默认值 drop=True。
#注意下面的df没有具体的数据 df_using_mul = df.set_index(['Class','Address']) df_using_mul.head() #由于drop参数默认值是True，上述语法并不等价于分别将两列设置为索引。 df1= df.set_index('Class') #第二次将某列设置为索引时,会丢弃原来的索引 df2 = df1.set_index('Address') #第二次指定索引时,必须指定参数 append=True 才会保留原来的索引---这个参数默认是False(丢弃原始索引)。 df3= df1.set_index('Address',append=True) df.set_index??
注意的是：这个索引是针对列作为索引的，而不是自己构造的list等等
可以看我其他的文章：https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13691142.html
二、多层索引切片
上面已经接介绍了怎么创建多层索引，接下来说一下索引的切片
使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。
df_using_mul.loc['C_1']
如何获取次级索引为指定值的行??
方法1：交换索引层级，后面可以细究交换层级的函数swaplevel
df_using_mul.swaplevel('Class','Address').loc['street_1']
方法2： 使用针对索引的 get_level_values 函数,指定索引层级为第二层
df_using_mul.loc[df_using_mul.index.get_level_values(1) == 'street_1']
方法3：使用query方法,传入 次级索引名称等于指定值--需要使用引号
df_using_mul.query('Address == "street_1"')
相当于将内层索引当作列，等价于
select * from df_using_mul where Address = 'street_1' #对原始df使用query可以获取同样的行 f.query('Address=="street_1"')
方法4：使用pd.IndexSlice对层次索引按次级索引的值进行切片
df_using_mul.loc(axis=0)[pd.IndexSlice[:, 'street_1']]
1.一般切片
#当索引不排序时，单个索引会报出性能警告 df_using_mul.loc['C_2','street_5'] #该函数检查索引是否排序 df_using_mul.index.is_lexsorted() #根据索引排序后不再报出性能警告 df_using_mul.sort_index().loc['C_2','street_5'] #当不排序时，不能使用多层切片 f_using_mul.loc[('C_2','street_5'):] #报错 #故先要进行排序，注意此处由于使用了loc，因此仍然包含右端点 df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_6'):('C_3','street_4')] #使用索引标签进行切片, 是个闭区间非元组也是合法的，表示选中该层所有元素 df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_7'):'C_3'].head() df_using_mul.sort_index().loc['C_1':'C_2']#.head(10)