Python学习教程：用Pandas做多层级索引

最新推荐文章于 2025-06-12 16:37:42 发布
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本文是Python学习教程，介绍如何使用Pandas进行多层级索引的创建，包括通过指定多维列表、pd.MultiIndex方法和set_index方法。同时讲解了多层级索引的取值方式，如直接取值、loc取值和pd.IndexSlice切片取值。最后讨论了多层级索引的相关操作，如stack、unstack、set_index、reset_index和指定level的方法。

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有的伙伴想学用Pandas做多层级索引，但不知道从何学起，难度肯定会有的，还是得掌握方法的！

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。当数据高于二维时，一般却不用 Panel 表示，为什么呢？如果不用 Panel，又该怎么做呢？

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。具体要怎么做呢？下面我们就从多层级索引的创建、取值与操作等内容教大家一些方法！

一、多层级索引的创建

1、指定多维列表作为columns
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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pandas越来越难学，只能自己找趣味了，你该这么学，No.11
梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者
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啊，大海啊，全是水 pandas啊，全是坑 没错，今天继续学习难的 其实从这篇开始，每一篇都是难得… 你必须要努力看了 文末有彩蛋 分层/多级索引 我们先创建一个分层索引，看看效果 这个创建，办法有好几个 看一下吧 通过from_tuples创建 import pandas as pd import random arrays = [['bar','bar','baz','baz','foo'...
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Python学习教程：用Pandas做多层级索引难吗？
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有的伙伴想学用Pandas做多层级索引，但不知道从何学起，难度肯定会有的，还是得掌握方法！前面出的Python学习教程有跟大家讲到过，这里再将一期！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。当数据高于二维时，一般却不用 Panel 表示，为什么呢？...
Pandas笔记3----------Pandas层次化索引
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(1)最常用的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或者更多的数组。3.多层索引中DataFrame的索引与切片操作(可以使用loc和iloc)2.多层索引中Series的索引与切片操作(可以使用loc和iloc)（3）使用product----笛卡尔积。(2)Series创建多层索引。：建议切片操作使隐式索引，即使用数字下标。(2)使用tuple。
pandas中创建多级索引的方法
HQ1356466973的博客
10-31 2447
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图解Pandas，又一个Pandas学习利器！
Python数据之道
03-08 358
01写在前面大家好，我是阳哥。Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基...
Python Pandas 高级数据操作 多层索引
weixin_42098295的博客
01-11 1569
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【Python数据分析】Pandas_索引
qq_45951891的博客
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在数据分析的过程中，我们把大部分时间都花费在数据的准备和预处理上，Pandas 作为一个灵活、高效的数据预处理工具，提供了诸多数据处理的方法，分层索引（Multiple Index）就是其中之一，分层索引（或多层索引）是 Pandas 的基本特性，它能够增强 Pands 数据预处理的能力。分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。下面介绍几种创建分层索引的方式。
(呕心沥血)Pandas从入门到入坑精华篇（一）
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02-27 2052
说到pandas大家并不陌生，他是numpy的一个工具，起初是为了金融数据分析工具而开发出来，09年开源出来后，类库越来越强大，使用者也逐日增加，小斌哥我就是“潘大师”的新粉丝，特意来学习一下使用并将使用方法详细记录下来，方便大家查阅~ 简单介绍 Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专...
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前面学了Numpy,numpy能够帮助我们处理数值，但是pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据，同样半小时学完下面的内容是没问题的。
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weixin_42105744的博客
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 多级Series s1 = Series(np.random.randn(6), index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']]) s1 Out[6]: 1 a ...
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