pandas.MultiIndex

分层/多级索引能在较低纬度的数据结构（如Series和DataFrame）中存储和操作任意维度的数据，

1. 创建MultiIndex

MultiIndex对象是标准索引Index对象的扩展，可以将MultiIndex看作一个元组数组，其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表（MultiIndex.from_arrays()）、元组数组（MultiIndex.from_tuples()）、交叉迭代器集（MultiIndex.from_product()）或DaTaFrame（使用using MultiIndex.from_frame）创建多索引。当传递一个元组列表时，索引构造函数将尝试返回一个MultiIndex。

1. from_tuples

先创建一个元组构成的列表

import pandas as pd

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
            ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

tuples = list(zip(*arrays))
print(tuples)

[('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')]

将元组列表转换为MultiIndex：

MultiIndex.from_tuples(tuples, sortorder=None, names=None)

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('first', 'second'))
index

MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
           names=['first', 'second'])

创建一个Series，并设置它的index：

import numpy as np

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
s

first  second
bar    one      -1.219790
       two      -1.299911
baz    one      -0.707801
       two       0.280277
foo    one       0.683006
       two       1.279083
qux    one      -0.659377
       two       0.095253
dtype: float64

创建一个DataFrame，并设置它的index：

df=pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(8, 5)),index=index)
df

2. from_arrays

如果说from_tuples接受的参数是“行”的列表，那么from_arrays接受的参数就是“列”的列表：

MultiIndex.from_arrays(arrays, sortorder=None, names=None)

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
            ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
s

bar  one    0.817429
     two    0.248518
baz  one   -0.684833
     two    0.437428
foo  one   -0.019753
     two   -1.035943
qux  one    1.602173
     two   -1.592012
dtype: float64

为了方便，通常可以直接在Series的构造函数中使用：

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
            ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays)
s

bar  one   -0.674630
     two   -0.823605
baz  one    0.553978
     two   -1.315951
foo  one    1.318207
     two   -3.419469
qux  one   -0.618415
     two    1.216639
dtype: float64

3. from_product

假如有两个list，这两个list内的元素相互交叉，两两搭配，这就是两个list的product：

MultiIndex.from_product(iterables, sortorder=None, names=None)

lists = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]

index = pd.MultiIndex.from_product(lists, names=['first', 'second'])
s = pd.Series(np.random.randn(len(index)), index=index)
s

first  second
bar    one       1.131558
       two      -2.186842
baz    one      -0.045946
       two       1.376054
foo    one       1.384699
       two      -0.141007
qux    one      -0.474400
       two       1.402611
dtype: float64

2. 特征选取作为pipeline（管道）的一部分

特征选择通常在实际的学习之前用来做预处理。在scikit-learn中推荐的方式是使用：sklearn.pipeline.Pipeline

clf = Pipeline([
  ('feature_selection', SelectFromModel(LinearSVC(penalty="l1"))),
  ('classification', RandomForestClassifier())
])
clf.fit(X, y)

在这段代码中，利用 sklearn.svm.LinearSVC 和 sklearn.feature_selection.SelectFromModel 来评估特征的重要性并选择相互相关的特征。

来自：Python开发最佳实践