第8关：层次化索引

使用Python pandas进行层次化索引

原创

已于 2022-05-21 11:52:58 修改 · 1.8k 阅读

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#python

于 2022-04-24 15:55:54 首次发布

这篇博客介绍了pandas库中的层次化索引概念，这是一种允许在一个轴上有多个索引级别的功能。文章通过示例展示了如何进行层次化索引、内层选取以及如何将Series数据重塑为DataFrame。

相关知识
层次化索引
层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。请看以下例子：

In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2

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pandas的层次化索引

修炼之路

01-10

1万+

一、层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一个重要的功能，它可以在一个轴上有多个（两个以上）的索引，这就表示着，它能够以低维度形式来表示高维度的数据。二、Series的层次化索引 # Series的层次化索引，索引是一个二维数组，相当于两个索引决定一个值 # 有点类似于DataFrame的行索引和列索引 s = Seri

第2关：了解数据处理对象-DataFrame

SorrymakerS的博客

04-24

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Pandas初体验（八）

qq_44745905的博客

12-21

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@R星校长第8关：层次化索引 层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。请看以下例子： In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]]) In[2]:data Out[2]: a 1 0.16.

第8章 层次化索引

海边凝望的博客

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391

1、层次化索引可以通过低纬度形式处理高纬度数据 2、 8.2 合并数据集 1、pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接 2、pandas.concat可以沿一条轴将多个对象堆叠到一起 3、combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值 4、 5、使用left_index = True或r...

层次化索引

liuke

02-12

5450

层次化索引是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以降低唯独形式处理高维度数据。带有MultiIndex索引的Series的格式化输出格式。索引之间的"间隔"表示"直接使用上面的标签"：对于一个层次化的索引的对象，选取数据子集的操作很简单：有时甚至还可以在"内层"中进行选取： 层次化索

笔记小结：《利用python进行数据分析》之层次化索引

小火柴

08-11

1198

注意，尽管索引 'b' 存在，但在数据集中并没有索引为 ('b', 2) 的元素，因此在输出结果中没有显示。这里的操作是选择所有第一级索引（即大写字母 'a', 'b', 'c', 'd'）下，第二级索引为 2 的所有数据。：这个操作是使用索引的切片功能，选择了从'b'到'c'（包含'b'和'c'）的所有元素。输出结果展示了索引在'b'和'c'之间的所有Series元素。人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用，或者可能希望将行索引变成DataFrame的列。

深入了解 Pandas 中的层次化索引（Hierarchical Indexing）

hzdt_1的博客

02-29

1419

注意在对行索引的时候，若一级行索引还有多个，对二级行索引会遇到问题！也就是说，无法直接对二级索引进行索引，必须让二级索引变成一级索引后才能对其进行索引！

pandas：层次化索引

错位的梦寐的博客

09-27

2664

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一个重要的功能，它可以在一个轴上有多个（两个以上）的索引，这就表示着，它能够以低维度形式来表示高维度的数据。一. 创建多层行索引 1、隐式构造 1）最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组，Series也可以创建多层索引。 s = Series(np.random.randint(0,...

Pandas-层次化索引

leadai的博客

12-12

446

全文共401字，预计阅读时间5分钟。层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码...

pandas 层次化索引的实现方法

09-19

主要介绍了pandas 层次化索引的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

pandas入门-层次化索引

wangwangstone的博客

06-02

1016

本文是对pandas的层次化索引的一个回顾性总结。 multiInde unstack stack 根据级别

pandas层次化索引

castingA3T的博客

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import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NA df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),index=['a','b','c','d','e','f','g'],columns=['q','w','t']) In [106]:df Out[120]: q

Pandas对象的层次化索引——【from_tuples()、from_arrays()、from_product()、swaplevel()、sort_index()、sort_values()】

Jormungand_V的博客

11-15

3909

文章目录层次化索引的概念层次化索引的创建使用嵌套列表的方式构造层次化索引对象Series对象DataFrame对象通过MultiIndex类的方法构建层次化索引通过from_tuples()方法创建MultiIndex对象通过from_arrays()方法创建MultiIndex对象通过from_product()方法创建MultiIndex对象层次化索引的操作选取子集获取外层索引子集获取内层索引子集交换分层顺序——swaplevel()排序分层sort_index()sort_values() 层次化索

Pandas_03层次化索引

baidu_41805096的博客

09-24

748

一、层次化索引：在一个轴上拥有多个索引（两个及以上），它使得我们能以低纬度形式处理高纬度数据。层次化索引在数据重塑和基于分组的操作（透视表的生成）中扮演重要角色。简单的说，层次化索引就是轴上有多个级别的索引。二、带层次化索引的Series数组对象 1、创建带层次化索引的Series数组对象 import pandas as pd import numpy as np data = pd.Series(np.random.randint(1,10,10),index=[['a','a','a','b'

第三章8节-Pandas运用之层次化索引

weixin_45441862的博客

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层次化索引在一个轴上拥有两个或两个以上的索引使用loc语句进行访问 loc里面接受tuple，如loc[(a,b),:] 1、多层次行索引获取其中某一个元素获取某一行数据获取第一层索引的某行某列数据 ...

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AI Agent 的兴起让前端交互需求激增，但传统开发中，连接Agent后端与前端需大量定制代码，效率低下。在 MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent-to-Agent 通信协议）之后，AI Agent 的生态正在走向一个更完整的方向：AG-UI 协议横空出世，专为 Agent 与前端应用的通信交互而设计。

头歌第3关：聚类任务应用案例

03-19

### 头歌平台第三关中的聚类任务应用案例在头歌平台上，第三关涉及的聚类任务通常会围绕实际应用场景展开，旨在让学生理解并实践聚类算法的核心概念及其具体用途。以下是基于已有引用内容和专业知识整理的相关信息。 #### 1. 客户分群分析客户分群是一种常见的聚类任务，在商业领域具有广泛应用价值。通过使用K-均值聚类算法，可以将客户划分为不同的群体，以便企业制定更有针对性的营销策略[^1]。例如，可以根据客户的消费行为、购买频率等因素构建特征向量，并利用Python中的`scikit-learn`库实现自动化分群： ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 构造样本数据 (假设每条记录包含两个维度：消费金额和访问次数) data = np.array([[50, 1], [200, 4], [30, 2], [180, 6], [90, 3]]) # 初始化KMeans模型，指定簇的数量k=2 model = KMeans(n_clusters=2) # 训练模型 model.fit(data) # 输出每个样本所属的类别标签 print(model.labels_) ``` 上述代码展示了如何简单快速地完成一次基本的客户分群实验。此过程可以帮助学生掌握K-均值聚类的基础操作流程。 --- #### 2. 社交媒体数据分析另一个典型场景是对社交媒体上的文本数据进行主题划分或情感倾向识别。比如，可以通过自然语言处理技术提取关键词作为输入变量，再运用诸如层次聚类或者DBSCAN这样的高级方法来进行进一步探索性研究[^3]。这里给出一段简单的伪代码用于说明这一思路： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 假设我们有一组推特消息字符串列表 tweets = ["今天天气真好", "喜欢这首歌", "刚吃完一顿美味晚餐"] # 使用TF-IDF向量化器转换原始语料 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(tweets).toarray() # 创建Agglomerative Clustering实例 clusterer = AgglomerativeClustering(n_clusters=2) # 执行聚类计算 labels = clusterer.fit_predict(X) # 展示最终结果 for tweet, label in zip(tweets, labels): print(f"{tweet} -> Cluster {label}") ``` 这段脚本体现了从文本预处理到执行复杂聚类运算的整体链条设计思想。 --- #### 3. 图像分割与视觉模式发现除了结构化表格型数据外，非结构化的多媒体资料同样适合采用类似的无监督学习框架加以解析。特别是在计算机视觉范畴内，图像像素强度分布本身就构成了天然的空间坐标系，因此非常适合引入距离度量机制下的各类经典聚类方案之一——即K-means法来达成目标区域分离的目的[^4]。下面是一份针对彩色图片实施颜色空间降维后再做分区演示的小例子： ```python import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 加载测试图象文件 image = cv2.imread('example.jpg') height, width = image.shape[:2] # 将三维矩阵展平成二维数组形式便于后续传递给估计函数调用 pixels = image.reshape((height * width, 3)) # 实例化新的Kmeans对象并将参数设置完毕后立即启动拟合动作 km_model = KMeans(n_clusters=5) preds = km_model.predict(pixels) # 把预测出来的索引重新映射回原尺寸大小上形成新版本效果图件 segmented_image = preds.reshape(height, width) cv2.imshow("Segmentation Result", segmented_image.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0); cv2.destroyAllWindows(); ``` 该片段清晰展现了整个工作流是如何紧密衔接在一起从而顺利完成预期功能需求满足的任务描述。 --- ### 结论综上所述，无论是电子商务领域的精准营销还是社交网络舆情监控亦或是现代AI驱动下日益丰富的图形学创作工具开发等领域都离不开高效可靠的聚类技术支持助力其业务增长与发展壮大之路越走越宽广！