dataframe多重index索引条件取值 dataframe双重索引

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lgmyxbjfu 2024-05-15 15:17:23

文章标签 pandas 数据分析分层索引数据元组 文章分类 数据仓库大数据

Pandas的分层索引MultiIndex

为什么要学习分层索引MultiIndex？

分层索引：在一个轴向上拥有多个索引层级，可以表达更高维度数据的形式；
可以更方便的进行数据筛选，如果有序则性能更好；
groupby等操作的结果，如果是多KEY，结果是分层索引，需要会使用
一般不需要自己创建分层索引(MultiIndex有构造函数但一般不用)

演示数据：百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据
数据来自：英为财经
https://cn.investing.com/

本次演示提纲：
一、Series的分层索引MultiIndex
二、Series有多层索引怎样筛选数据？
三、DataFrame的多层索引MultiIndex
四、DataFrame有多层索引怎样筛选数据？

import pandas as pd
%matplotlib inline

stocks = pd.read_excel('./datas/stocks/互联网公司股票.xlsx')

stocks.shape

(12, 8)

stocks.head(3)

	日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01

stocks["公司"].unique()

array(['BIDU', 'BABA', 'IQ', 'JD'], dtype=object)

stocks.index

RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)

stocks.groupby('公司')["收盘"].mean()

公司
BABA    166.80
BIDU    102.98
IQ       15.90
JD       28.35
Name: 收盘, dtype: float64

一、Series的分层索引MultiIndex

ser = stocks.groupby(['公司', '日期'])['收盘'].mean()
ser

公司    日期        
BABA  2019-10-01    165.15
      2019-10-02    165.77
      2019-10-03    169.48
BIDU  2019-10-01    102.00
      2019-10-02    102.62
      2019-10-03    104.32
IQ    2019-10-01     15.92
      2019-10-02     15.72
      2019-10-03     16.06
JD    2019-10-01     28.19
      2019-10-02     28.06
      2019-10-03     28.80
Name: 收盘, dtype: float64

多维索引中，空白的意思是：使用上面的值

ser.index

MultiIndex([('BABA', '2019-10-01'),
            ('BABA', '2019-10-02'),
            ('BABA', '2019-10-03'),
            ('BIDU', '2019-10-01'),
            ('BIDU', '2019-10-02'),
            ('BIDU', '2019-10-03'),
            (  'IQ', '2019-10-01'),
            (  'IQ', '2019-10-02'),
            (  'IQ', '2019-10-03'),
            (  'JD', '2019-10-01'),
            (  'JD', '2019-10-02'),
            (  'JD', '2019-10-03')],
           names=['公司', '日期'])

# unstack把二级索引变成列
ser.unstack()

日期	2019-10-01	2019-10-02	2019-10-03
公司
BABA	165.15	165.77	169.48
BIDU	102.00	102.62	104.32
IQ	15.92	15.72	16.06
JD	28.19	28.06	28.80

ser

公司    日期        
BABA  2019-10-01    165.15
      2019-10-02    165.77
      2019-10-03    169.48
BIDU  2019-10-01    102.00
      2019-10-02    102.62
      2019-10-03    104.32
IQ    2019-10-01     15.92
      2019-10-02     15.72
      2019-10-03     16.06
JD    2019-10-01     28.19
      2019-10-02     28.06
      2019-10-03     28.80
Name: 收盘, dtype: float64

ser.reset_index()

	公司	日期	收盘
0	BABA	2019-10-01	165.15
1	BABA	2019-10-02	165.77
2	BABA	2019-10-03	169.48
3	BIDU	2019-10-01	102.00
4	BIDU	2019-10-02	102.62
5	BIDU	2019-10-03	104.32
6	IQ	2019-10-01	15.92
7	IQ	2019-10-02	15.72
8	IQ	2019-10-03	16.06
9	JD	2019-10-01	28.19
10	JD	2019-10-02	28.06
11	JD	2019-10-03	28.80

二、Series有多层索引MultiIndex怎样筛选数据？

ser

公司    日期        
BABA  2019-10-01    165.15
      2019-10-02    165.77
      2019-10-03    169.48
BIDU  2019-10-01    102.00
      2019-10-02    102.62
      2019-10-03    104.32
IQ    2019-10-01     15.92
      2019-10-02     15.72
      2019-10-03     16.06
JD    2019-10-01     28.19
      2019-10-02     28.06
      2019-10-03     28.80
Name: 收盘, dtype: float64

ser.loc['BIDU']

日期
2019-10-01    102.00
2019-10-02    102.62
2019-10-03    104.32
Name: 收盘, dtype: float64

# 多层索引，可以用元组的形式筛选
ser.loc[('BIDU', '2019-10-02')]

102.62

ser.loc[:, '2019-10-02']

公司
BABA    165.77
BIDU    102.62
IQ       15.72
JD       28.06
Name: 收盘, dtype: float64

三、DataFrame的多层索引MultiIndex

stocks.head()

	日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00

stocks.set_index(['公司', '日期'], inplace=True)
stocks

		收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
公司	日期
BIDU	2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2019-10-01	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
BABA	2019-10-03	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
2019-10-02	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00
2019-10-01	165.15	168.01	168.23	163.64	14.19	-0.01
IQ	2019-10-03	16.06	15.71	16.38	15.32	10.08	0.02
2019-10-02	15.72	15.85	15.87	15.12	8.10	-0.01
2019-10-01	15.92	16.14	16.22	15.50	11.65	-0.01
JD	2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03
2019-10-02	28.06	28.00	28.22	27.53	9.53	0.00
2019-10-01	28.19	28.22	28.57	27.97	10.64	0.00

stocks.index

MultiIndex([('BIDU', '2019-10-03'),
            ('BIDU', '2019-10-02'),
            ('BIDU', '2019-10-01'),
            ('BABA', '2019-10-03'),
            ('BABA', '2019-10-02'),
            ('BABA', '2019-10-01'),
            (  'IQ', '2019-10-03'),
            (  'IQ', '2019-10-02'),
            (  'IQ', '2019-10-01'),
            (  'JD', '2019-10-03'),
            (  'JD', '2019-10-02'),
            (  'JD', '2019-10-01')],
           names=['公司', '日期'])

stocks.sort_index(inplace=True)
stocks

		收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
公司	日期
BABA	2019-10-01	165.15	168.01	168.23	163.64	14.19	-0.01
2019-10-02	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00
2019-10-03	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
BIDU	2019-10-01	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
IQ	2019-10-01	15.92	16.14	16.22	15.50	11.65	-0.01
2019-10-02	15.72	15.85	15.87	15.12	8.10	-0.01
2019-10-03	16.06	15.71	16.38	15.32	10.08	0.02
JD	2019-10-01	28.19	28.22	28.57	27.97	10.64	0.00
2019-10-02	28.06	28.00	28.22	27.53	9.53	0.00
2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03

四、DataFrame有多层索引MultiIndex怎样筛选数据？

【重要知识】在选择数据时：

元组(key1,key2)代表筛选多层索引，其中key1是索引第一级，key2是第二级，比如key1=JD, key2=2019-10-02
列表[key1,key2]代表同一层的多个KEY，其中key1和key2是并列的同级索引，比如key1=JD, key2=BIDU

stocks.loc['BIDU']

	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
日期
2019-10-01	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02

stocks.loc[('BIDU', '2019-10-02'), :]

收盘     102.62
开盘     100.85
高      103.24
低       99.50
交易量      2.69
涨跌幅      0.01
Name: (BIDU, 2019-10-02), dtype: float64

stocks.loc[('BIDU', '2019-10-02'), '开盘']

100.85

stocks.loc[['BIDU', 'JD'], :]

		收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
公司	日期
BIDU	2019-10-01	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
JD	2019-10-01	28.19	28.22	28.57	27.97	10.64	0.00
2019-10-02	28.06	28.00	28.22	27.53	9.53	0.00
2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03

stocks.loc[(['BIDU', 'JD'], '2019-10-03'), :]

		收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
公司	日期
BIDU	2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
JD	2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03

stocks.loc[(['BIDU', 'JD'], '2019-10-03'), '收盘']

公司    日期        
BIDU  2019-10-03    104.32
JD    2019-10-03     28.80
Name: 收盘, dtype: float64

stocks.loc[('BIDU', ['2019-10-02', '2019-10-03']), '收盘']

公司    日期        
BIDU  2019-10-02    102.62
      2019-10-03    104.32
Name: 收盘, dtype: float64

# slice(None)代表筛选这一索引的所有内容
stocks.loc[(slice(None), ['2019-10-02', '2019-10-03']), :]

		收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
公司	日期
BABA	2019-10-02	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00
2019-10-03	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
BIDU	2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
IQ	2019-10-02	15.72	15.85	15.87	15.12	8.10	-0.01
2019-10-03	16.06	15.71	16.38	15.32	10.08	0.02
JD	2019-10-02	28.06	28.00	28.22	27.53	9.53	0.00
2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03

stocks.reset_index()

	公司	日期	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
0	BABA	2019-10-01	165.15	168.01	168.23	163.64	14.19	-0.01
1	BABA	2019-10-02	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00
2	BABA	2019-10-03	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
3	BIDU	2019-10-01	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
4	BIDU	2019-10-02	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
5	BIDU	2019-10-03	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
6	IQ	2019-10-01	15.92	16.14	16.22	15.50	11.65	-0.01
7	IQ	2019-10-02	15.72	15.85	15.87	15.12	8.10	-0.01
8	IQ	2019-10-03	16.06	15.71	16.38	15.32	10.08	0.02
9	JD	2019-10-01	28.19	28.22	28.57	27.97	10.64	0.00
10	JD	2019-10-02	28.06	28.00	28.22	27.53	9.53	0.00
11	JD	2019-10-03	28.80	28.11	28.97	27.82	8.77	0.03

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