pandas层次化索引

 

 

 

 

 

 

 

 

1. 创建多层行索引

1) 隐式构造

最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组

• Series也可以创建多层索引
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2) 显示构造pd.MultiIndex

• 使用数组
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  • 使用tuple
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    使用product

    最简单，推荐使用

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    2. 多层列索引

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      3. 多层索引对象的索引与切片操作

      1）Series的操作

      【重要】对于Series来说，直接中括号[]与使用.loc()完全一样，因此，推荐使用中括号索引和切片。

      (1) 索引

      (2) 切片

      2）DataFrame的操作

      (1) 可以直接使用列名称来进行列索引

      (2) 使用行索引需要用ix()，loc()等函数

      【极其重要】推荐使用loc()函数

      注意在对行索引的时候，若一级行索引还有多个，对二级行索引会遇到问题！

      也就是说，无法直接对二级索引进行索引，必须让二级索引变成一级索引后才能对其进行索引！

      4. 索引的堆（stack）

      • stack()
      • unstack()
      • 小技巧】使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里。
      • 小技巧】使用unstack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在列里。

      5. 聚合操作

      【注意】

      • 需要指定axis

      • 【小技巧】和unstack()相反，聚合的时候，axis等于哪一个，哪一个就保留。

      所谓的聚合操作：平均数，方差，最大值，最小值……