Pandas之MultiIndex对象的示例详解
约定
importpandasaspd frompandasimportDataFrame importnumpyasnp
MultiIndex
MultiIndex表示多级索引，它是从Index继承过来的，其中多级标签用元组对象来表示。
一、创建MultiIndex对象
创建方式一：元组列表
m_index1=pd.Index([("A","x1"),("A","x2"),("B","y1"),("B","y2"),("B","y3")],name=["class1","class2"])
m_index1
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A','B'],['x1','x2','y1','y2','y3']], labels=[[0,0,1,1,1],[0,1,2,3,4]], names=['class1','class2'])
df1=DataFrame(np.random.randint(1,10,(5,3)),index=m_index1) df1
代码结果：
0
1
2
class1
class2
x1
7
4
8
x2
4
5
2
y1
6
9
7
y2
2
1
6
y3
6
8
6
创建方式二：特定结构
例如**from_arrays()
class1=["A","A","B","B"] class2=["x1","x2","y1","y2"] m_index2=pd.MultiIndex.from_arrays([class1,class2],names=["class1","class2"]) m_index2
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A','B'],['x1','x2','y1','y2']], labels=[[0,0,1,1],[0,1,2,3]], names=['class1','class2'])
df2=DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,3)),index=m_index2) df2
代码结果：
0
1
2
class1
class2
x1
2
4
5
x2
3
5
9
y1
7
1
2
y2
3
1
8
创建方式三：笛卡尔积
from_product()从多个集合的笛卡尔积创建MultiIndex对象。
m_index3=pd.MultiIndex.from_product([["A","B"],['x1','y1']],names=["class1","class2"]) m_index3
代码结果：
MultiIndex(levels=[['A','B'],['x1','y1']], labels=[[0,0,1,1],[0,1,0,1]], names=['class1','class2'])
df3=DataFrame(np.random.randint(1,10,(2,4)),columns=m_index3) df3
代码结果：
class1
class2
x1
y1
x1
y1
0
2
9
1
8
1
5
2
5
2
二、MultiIndex对象属性
df1
代码结果：
0
1
2
class1
class2
x1
7
4
8
x2
4
5
2
y1
6
9
7
y2
2
1
6
y3
6
8
6
m_index4=df1.index print(in1[0])
代码结果：
('A','x1')
调用.get_loc()和.get_indexer()获取标签的下标：
print(m_index4.get_loc(("A","x2")))
print(m_index4.get_indexer([("A","x2"),("B","y1"),"nothing"]))
代码结果：
1
[1 2-1]
MultiIndex对象使用多个Index对象保存索引中每一级的标签：
print(m_index4.levels[0]) print(m_index4.levels[1])
代码结果：
Index(['A','B'],dtype='object',name='class1') Index(['x1','x2','y1','y2','y3'],dtype='object',name='class2')
MultiIndex对象还有属性labels保存标签的下标：
print(m_index4.labels[0]) print(m_index4.labels[1])
代码结果：
FrozenNDArray([0,0,1,1,1],dtype='int8') FrozenNDArray([0,1,2,3,4],dtype='int8')
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