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層次化索引的概念

只有一層索引結構（行索引、列索引）的Pandas對象稱為單層索引，層次化索引可以理解為單層索引的延申，即在一個軸方向上具有多層索引。

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層次化索引的創建

使用嵌套列表的方式構造層次化索引對象

Series對象

使用構造方法創造Series對象時，index參數接收了一個嵌套列表來設置索引的層級。

嵌套的第一個列表會作為外層索引，第二個列表會作為內層索引。

import pandas as pd
import numpy as npse = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],index=[['河北省', '河北省', '河北省', '河北省','河南省', '河南省', '河南省', '河南省'],['石家莊', '唐山', '邯鄲', '秦皇島', '鄭州', '開封', '洛陽', '新鄉']])
print(se)

輸出結果：

河北省  石家莊    1唐山     2邯鄲     3秦皇島    4
河南省  鄭州     5開封     6洛陽     7新鄉     8
dtype: int64

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DataFrame對象

嵌套函數中兩個列表的長度必須是保持一致的，否則將會出現ValueError錯誤。

df = DataFrame([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],index=[['河北省', '河北省', '河北省', '河北省','河南省', '河南省', '河南省', '河南省'],['石家莊', '唐山', '邯鄲', '秦皇島', '鄭州', '開封', '洛陽', '新鄉']],columns=['占地面積'])
print(df)
df1 = DataFrame({'占地面積': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]},index=[['河北省', '河北省', '河北省', '河北省','河南省', '河南省', '河南省', '河南省'],['石家莊', '唐山', '邯鄲', '秦皇島', '鄭州', '開封', '洛陽', '新鄉']])
print(df1)

輸出結果： 兩種方式的輸出結果是一致的

         占地面積
河北省 石家莊     1唐山      2邯鄲      3秦皇島     4
河南省 鄭州      5開封      6洛陽      7新鄉      8占地面積
河北省 石家莊     1唐山      2邯鄲      3秦皇島     4
河南省 鄭州      5開封      6洛陽      7新鄉      8

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通過MultiIndex類的方法構建層次化索引

除了使用嵌套列表的方式構造層次化索引以外，還可以通過MultiIndex類的方法構建一個層次化索引。

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MultiIndex類提供了3種創建層次化索引的方法。

MultiIndex.from_tuples()：將元組列表轉換為MultiIndex。

MultiIndex.from_arrays()：將數組列表轉換為MultiIndex。

MultiIndex.from_product()：從多個集合的笛卡爾乘積種創建一個MultiIndex。

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MultiIndex類對象種有三個比較重要的屬性

levels ： 表示每個級別的唯一標簽

labels : 表示每一個索引列種每個元素在levels中對應的第幾個元素

names ：設置索引等級名稱

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通過from_tuples()方法創建MultiIndex對象

from_tuples()方法可以將包含若干個元組的列表轉換為MultiIndex對象，其中元組的第一個元素作為外層索引，元組的第二個元素作為內層索引。

from pandas import MultiIndexlist_tuples = [('A', 'A1'), ('A', 'A2'), ('A', 'A3'), ('B', 'B1'), ('B', 'B2')]
# 創建包含多個元組的列表
multi_tuple = MultiIndex.from_tuples(tuples=list_tuples, names=['外層索引', '內層索引'])
# 根據元組列表創建一個MultiIndex對象
print(multi_tuple)

輸出結果：

MultiIndex([('A', 'A1'),('A', 'A2'),('A', 'A3'),('B', 'B1'),('B', 'B2')],names=['外層索引', '內層索引'])

接下來，創建一個DataFrame對象，把剛創建的創建的multi_tuple傳遞給index參數。

import pandas as pdvalue = [[1, 2, 3], [8, 5, 7], [4, 7, 7], [5, 5, 4], [4, 9, 9]]
df_tuple = pd.DataFrame(data=value, index=multi_tuple)
print(df_tuple)

輸出結果：

外層索引 內層索引         
A    A1    1  2  3A2    8  5  7A3    4  7  7
B    B1    5  5  4B2    4  9  9

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通過from_arrays()方法創建MultiIndex對象

from_arrays()方法是將數組列表轉換為MultiIndex對象，其中嵌套的第一個列表將作為外層索引，嵌套的第二個列表將作為內層索引。

from pandas import MultiIndexmulti_array = MultiIndex.from_arrays(arrays=[['A', 'B', 'A', 'B', 'B'],['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'B3']],names=['外層索引', '內層索引'])
# 根據列表創建一個MultiIndex對象
print(multi_array)

輸出結果：

MultiIndex([('A', 'A1'),('B', 'A2'),('A', 'B1'),('B', 'B2'),('B', 'B3')],names=['外層索引', '內層索引'])

參數arrays既可以接收列表，也可以接受數組，不過每個列表或者數組的長度必須是相同的。

接下來，創建一個DataFrame對象，把剛剛創建的multi_array傳遞給index參數。

import pandas as pd
import numpy as npvalue1 = np.arange(10).reshape(5, 2)
df_array = pd.DataFrame(data=value1, index=multi_array)
print(df_array)

輸出結果：

           0  1
外層索引 內層索引      
A    A1    0  1
B    A2    2  3
A    B1    4  5
B    B2    6  7B3    8  9

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通過from_product()方法創建MultiIndex對象

from_product()方法表示從多個集合的笛卡爾積中創建一個MultiIndex對象。

number = [0, 1, 2]
colors = ['green', 'purple']
multi_product = pd.MultiIndex.from_product(iterables=[number, colors],names=['number', 'color'])
print(multi_product)

輸出結果：

MultiIndex([(0,  'green'),(0, 'purple'),(1,  'green'),(1, 'purple'),(2,  'green'),(2, 'purple')],names=['number', 'color'])

接下來，創建一個DataFrame對象，把剛剛創建的multi_product傳遞給index參數，讓該對象有兩層索引結構。

value2 = np.arange(12).reshape(6, 2)
df_product = pd.DataFrame(data=value2, index=multi_product)
print(df_product)

輸出結果：

                0   1
number color         
0      green    0   1purple   2   3
1      green    4   5purple   6   7
2      green    8   9purple  10  11

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層次化索引的操作

選取子集

創建Series對象

ser_obj = Series([50, 60, 40, 94, 63, 101, 200, 56, 45],index=[['小說', '小說', '小說','散文隨筆', '散文隨筆', '散文隨筆','傳記', '傳記', '傳記'],['高山上的小郵局', '失蹤的總統', '綠毛水怪','皮囊', '浮生六記', '自在獨行','梅西', '老舍自傳', '庫里傳']])
print(ser_obj)

輸出結果：

小說    高山上的小郵局     50失蹤的總統       60綠毛水怪        40
散文隨筆  皮囊          94浮生六記        63自在獨行       101
傳記    梅西         200老舍自傳        56庫里傳         45
dtype: int64

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獲取外層索引子集

例如獲取所有外層索引為“小說”的子集

print(ser_obj['小說'])  

輸出結果：

高山上的小郵局    50
失蹤的總統      60
綠毛水怪       40
dtype: int64

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獲取內層索引子集

例如獲取內層索引為“老舍自傳”的子集

print(ser_obj[:, '老舍自傳']) 

輸出結果：

傳記    56
dtype: int64

交換分層順序——swaplevel()

交換分層順序是指交換外層索引和內層索引的位置。

print(ser_obj.swaplevel())

輸出結果：

高山上的小郵局  小說       50
失蹤的總統    小說       60
綠毛水怪     小說       40
皮囊       散文隨筆     94
浮生六記     散文隨筆     63
自在獨行     散文隨筆    101
梅西       傳記      200
老舍自傳     傳記       56
庫里傳      傳記       45
dtype: int64

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排序分層

sort_index()

sort_index(
self,
axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind=“quicksort”,
na_position=“last”,
sort_remaining=True,
ignore_index: bool = False,
)

上述方法的部分參數含義如下：

ascending： 是否升序排列，默認為True，升序排列。

在使用sort_index()方法排序時，會優先選擇按外層索引進行排序，然后再按照內層索引進行排序。

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創建一個DataFrame對象

df_obj = DataFrame({'word': ['a', 'b', 'd', 'e', 'f', 'k', 'd', 's', 'l'],'num':['1', '2', '4', '5', '3', '2', '6', '2', '3']},index=[['A', 'A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B', 'B'],[1, 3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 8]])
print(df_obj)

輸出結果：

 word num
A 1    a   13    b   22    d   4
C 3    e   51    f   32    k   2
B 4    d   65    s   28    l   3

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按索引排序

print(df_obj.sort_index())  

輸出結果：

 word num
A 1    a   12    d   43    b   2
B 4    d   65    s   28    l   3
C 1    f   32    k   23    e   5

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sort_values()

sort_values(
self,
by,
axis=0,
ascending=True,
inplace=False,
kind=“quicksort”,
na_position=“last”,
ignore_index=False,
)

上述方法的部分參數含義如下：

by： 按指定的值排序，是sort_values()必須填寫的參數

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按照列索引num進行降序排列

print(df_obj.sort_values(by=['num'], ascending=False))

輸出結果：

word num
B 4    d   6
C 3    e   5
A 2    d   4
C 1    f   3
B 8    l   3
A 3    b   2
C 2    k   2
B 5    s   2
A 1    a   1