python數據分析——多層索引嵌套

1. 創建多層列索引

1) 隱式構造

最常見的方法是給DataFrame構造函數的index或者columns參數傳遞兩個或更多的數組

qizhong qizhong qimo qimo chinese math chinese math tom 100 90 80 70

jay 100 90 80 70

2) 顯示構造pd.MultiIndex.from_

• 使用數組

- 使用product:
最簡單，推薦使用

In [1]:

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 

In [2]:

col=pd.MultiIndex.from_product([['qizhong','qimo'], ['chinese','math']]) 

In [3]:

#創建DF對象
df = DataFrame(data=np.random.randint(60,120,size=(2,4)),index=['tom','jay'], columns=col) df 

Out[3]:

	qizhong		qimo
	chinese	math	chinese	math
tom	108	80	61	72
jay	83	104	110	74

In [5]:

df['qimo'] 

Out[5]:

	chinese	math
tom	61	72
jay	110	74

 

2. 多層行索引

除了列索引，行索引也能用上述同樣的方法創建多層行索引

3. 多層索引對象的索引與切片操作

1）DataFrame的操作

注意在對行索引的時候，若一級行索引還有多個，對二級行索引會遇到問題！也就是說，無法直接對二級索引進行索引，必須讓二級索引變成一級索引后才能對其進行索引！ 

切片操作

In [4]:

#獲取張三李四期中的php和c++成績

In [5]:

#獲取張三李四所有的成績

In [16]:

# 總結：
# 訪問一列或多列 直接用中括號[columnname] [[columname1,columnname2...]] #訪問一行或多行 .loc[indexname] # 訪問某一個元素 .loc[indexname,columnname] 獲取李四期中的php成績 # 行切片 .loc[index1:index2] 獲取張三李四的期中成績 # 列切片 .loc[:,column1:column2] 獲取張三李四期中的php和c++成績

5. 聚合操作

所謂的聚合操作：平均數，方差，最大值，最小值……