Pandas DataFrame的多重索引 MultiIndex

最新推荐文章于 2025-01-24 21:00:00 发布
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分类专栏： python
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这篇博客详细介绍了Pandas DataFrame的多级索引操作，包括创建、检索、层级更改、排序、汇总统计、轴向转换及转换单级索引等核心内容。通过实例演示了如何使用loc、xs等方法选择和提取数据，并探讨了reset_index在重置索引中的应用。

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@创建于：20210813
@修改于：20210813

1、Pandas进阶之DataFrame多级索引

一、创建多级索引
二、检索多级索引
三、更改索引的层级
四、多级索引的值排序(sort_index)
五、多级索引汇总统计
六、多级索引轴向转换
七、多级索引转换单级索引

2、DataFrame多重索引

1、多重索引
2、Series和DataFrame的转换
3、DataFrame重置索引

3、Python–MultiIndex多层次索引学习

入门级demo学习
MultiIndex创建的方式
多层索引操作：交换索引，索引排序，
索引堆叠、取消堆叠：Python–pandas–unstack() 与stack()
设置索引 Python-pandas–set_index与reset_index
重置索引 Python-pandas–set_index与reset_index

4、25_Pandas从MultiIndex中选择并提取任何行和列

选择并提取带有loc的任何行或列
xs方法
给选择赋值

pandas索引复合索引dataframe数据、索引其中多个水平（level）的多个数据行(index rows from different levels)、使用元组tuple表达复合索引的指定行
data+scenario+science+insight
02-03 830
pandas索引复合索引dataframe数据、索引其中多个水平（level）的多个数据行(index rows from different levels and combine)、使用元组tuple表达复合索引的指定行
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df.swaplevel(axis=1)
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DataFrame多层索引创建及访问
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DataFrame多层索引创建及访问,包括使用pd.MultiIndex.from_arrays(),pd.MultiIndex.from_tuples(),pd.MultiIndex.from_product()详解高维索引创建,还包括高维索引的标准、切片、逐级访问方式
对Pandas MultiIndex(多重索引)详解
09-19
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【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex
时光隧道
07-04 9596
Pandas中的多级索引（MultiIndex）是指在一个DataFrame或Series中，使用多个索引级别来组织数据。多级索引可用于存储高维数据，如时间序列数据或具有多个分类变量的数据。使用元组列表创建：通过传递每个级别上的唯一值列表的元组列表来创建MultiIndex。例如：使用多个索引数组创建：通过传递一个数组列表来创建MultiIndex。数组列表必须具有相同长度和形状。例如：使用交叉索引创建：通过传递每个级别上的唯一值列表来创建MultiIndex。
Pandas系列(十三)分层索引MultiIndex
小小何先生的学习之旅
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文章目录获取数据Series的分层索引MultiIndexSeries有多层索引怎样筛选数据？DataFrame的多层索引MultiIndexDataFrame有多层索引怎样筛选数据？   在上一小节Pandas系列(十三)实现groupby分组统计中可以实现多个key进行聚合，而这就是分层索引。   使用这种在一个维度上拥有多个索引的层级，可以表达更高维度数据的形式。能够实现更高效的数据筛选。 获取数据 Series的分层索引MultiIndex   使用之前的多key索引，得到如下结果：   可以看
「pandas」python pandas 初步、数据结构Series、DataFrame、MultiIndex
qq_44906900的博客
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如何建立多重索引import pandas as PDdf = PD.DataFrame() df['a'] = list(range(10,30,2)) df['b'] = df['a'] // 10 df.index.name = 'id' #drop : boolean, default True Delete columns to be used as the new index df =
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Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点。DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引。index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1。行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0；
DataFrame多层索引创建
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pandas dataframe三维数据
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### 处理三维数据的Pandas DataFrame 使用方法 #### 将三维 NumPy 数组转换为嵌套 Pandas DataFrame 为了将三维NumPy数组转换成可以被Pandas处理的形式，一种常见的方式是创建一个嵌套的数据框。这意味着每一行代表原始3D数组的一个切片，并且该切片本身作为另一个DataFrame存储在主DataFrame中的单元格内。 ```python import numpy as np import pandas as pd def array_to_nested_df(array_3d): """Converts a 3-dimensional numpy array into a nested pandas DataFrame.""" n_samples, height, width = array_3d.shape dataframes_list = [] for i in range(n_samples): sample_array = array_3d[i,:,:].flatten() temp_df = pd.DataFrame(sample_array.reshape(-1,height)) dataframes_list.append(temp_df) result_df = pd.concat(dataframes_list, keys=range(len(dataframes_list)), axis=0) return result_df.unstack(level=-1)[^1] array_example = np.random.rand(5,4,3) # 创建一个随机的三维数组用于测试 nested_dataframe = array_to_nested_df(array_example) print(nested_dataframe.head()) ``` 这种方法适用于当每个时间序列或其他类型的观测值集合作为代表单一样本的一整个矩阵时的情况。 #### 构建具有多重索引(MultiIndex) 的 Pandas DataFrame 来表示三维数据 另一种方式是以多层索引来表达第三维度的信息，这使得可以直接访问特定位置上的数值而无需解包更复杂的对象： ```python shape_x, shape_y, shape_z = (10, 10, 10) multi_indexed_data = np.arange(shape_x * shape_y * shape_z).reshape((shape_x, shape_y, shape_z)) arrays_for_mi = [ ['x_%d' % i]*shape_y*shape_z + list(range(shape_y))*shape_z + list(range(shape_z))* shape_x*shape_y, sum([[f'y_{j}' for _ in range(shape_z)]for j in range(shape_y)], []), [str(k) for k in range(shape_z)*shape_x*shape_y] ] df_with_multiindex = pd.DataFrame( multi_indexed_data.flatten(), index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays_for_mi), columns=['value'] )[^2] print(df_with_multiindex.head()) ``` 通过这种方式构建起来的数据帧允许更加直观地查询和操作基于三个不同轴向坐标的元素集合。 这两种方案都有效地解决了如何把三维结构映射到二维表的问题；具体选择哪一种取决于实际应用场景和个人偏好。
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