创建多级索引
1. 通过from_tuple或from_arrays
① 直接从元组列表创建多重索引
tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')]mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper', 'Lower'))pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index② 利用zip创建元组
多重索引本质上的结构是一个由元组构成的list
L1 = list('AABB')L2 = list('abab')tuples = list(zip(L1,L2))mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper', 'Lower'))pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index)注意,如果用于创建多重索引的由tuple组成的list本身是未排序的, 那么创建的df也未排序。
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(L2,L1)), names=('Lower', 'Upper')))为了便于使用, 可以使用sort_index()进行排序
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(L2,L1)), names=('Lower', 'Upper'))).sort_index()③ 通过Array(或列表构成的列表)创建
内层的list会自动转成元组
arrays = [['A','a'],['A','b'],['B','a'],['B','b']]mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower'))pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index)如果创建之初未排序，创建的多重索引也是未排序的
arrays = [['A','a'],['B','a'],['A','b'],['B','b']]mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower'))pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index)尽管多重索引内部是个由tuple组成的list, 但由于顺序不同, 并不能视为相等的多重索引。但直接比较两个顺序不同的多重索引, 返回值是一个布尔值array, 并不如预期的那样。
sorted_multi_index=pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index).sort_index().indexsorted_multi_index==mul_index如果是两个list, 改变顺序后与原始list相比较, 返回值只有一个 False。
[('A', 'a'), ('B', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'b')]==[('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')]创建一个由二元list构成的list
arr=np.random.randint(1,5,20).reshape(-1,2)
必须把array转化为list才能用pd.MultiIndex.from_tuples 函数创建层次化索引。
pd.MultiIndex.from_tuples(list(arr),names=('left','right'))使用上述多重索引创建df后,要记得多加一个sort_index(), 以使得df的结果看起来更整齐。
dftemp=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2), index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(arr),names=('left','right'))).sort_index()多重索引构造器
pd.MultiIndex.from_tuples??# tuples: list / sequence of tuple-likes Each tuple is the index of one row/column.
2. 通过from_product
笛卡尔乘积---可能很多时候并不需要用笛卡儿积的所有结果作为索引。
L1 = ['A','B']L2 = ['a','b']pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))Make a MultiIndex from the cartesian product of multiple iterables.# iterables : list / sequence of iterables Each iterable has unique labels for each level of the index.pd.MultiIndex.from_product??
3. 指定df中的列创建（set_index方法）
传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。注意原来的索引'ID'已经被丢弃了--这是因为set_index的 drop 参数默认值 drop=True。
df_using_mul = df.set_index(['Class','Address']) df_using_mul.head()
由于drop参数默认值是True，上述语法并不等价于分别将两列设置为索引。
df1= df.set_index('Class')第二次将某列设置为索引时,会丢弃原来的索引
df2 = df1.set_index('Address')第二次指定索引时,必须指定参数 append=True 才会保留原来的索引---这个参数默认是False(丢弃原始索引)。
df3= df1.set_index('Address',append=True)df.set_index??
多层索引切片
使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。
df_using_mul.loc['C_1']
如何获取次级索引为指定值的行??
方法1：交换索引层级
df_using_mul.swaplevel('Class','Address').loc['street_1']方法2： 使用针对索引的 get_level_values 函数,指定索引层级为第二层
df_using_mul.loc[df_using_mul.index.get_level_values(1) == 'street_1']
df_using_mul.index.namesdf_using_mul.index.get_level_values??
方法3：使用query方法,传入 次级索引名称等于指定值--需要使用引号
df_using_mul.query('Address == "street_1"')相当于将内层索引当作列，等价于
select * from df_using_mul where Address = 'street_1'
对原始df使用query可以获取同样的行
df.query('Address=="street_1"')方法4：使用pd.IndexSlice对层次索引按次级索引的值进行切片
df_using_mul.loc(axis=0)[pd.IndexSlice[:, 'street_1']]
pd.IndexSlice??
1. 一般切片
当索引不排序时，单个索引会报出性能警告
df_using_mul.loc['C_2','street_5']
该函数检查索引是否排序
df_using_mul.index.is_lexsorted()
根据索引排序后不再报出性能警告
df_using_mul.sort_index().loc['C_2','street_5']
当不排序时，不能使用多层切片
df_using_mul.loc[('C_2','street_5'):] 报错故先要进行排序，注意此处由于使用了loc，因此仍然包含右端点
df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_6'):('C_3','street_4')]使用索引标签进行切片, 是个闭区间非元组也是合法的，表示选中该层所有元素
df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_7'):'C_3'].head()df_using_mul.sort_index().loc['C_1':'C_2']#.head(10)2. 第一类特殊情况：由元组构成列表
选出某几个元素，每个元组的第一个元素是第一层索引的可能取值,元组的第二个元素是第二层索引的可能取值...精确到最内层索引
df_using_mul.sort_index().loc[[('C_2','street_7'),('C_3','street_2')]]如果第一个本应该是元组的地方传入了一个元素, 不会报错, 但结果与预期不一样。
df_using_mul.sort_index().loc[['C_2',('C_3','street_2')]]但是反过来, 第一个传入元组, 第二个传入一个元素, 就会报错TypeError: Expected tuple, got str。
所以这里大概是有一个自动推断的过程：如果第一个位置是元组,那就默认是按照元组的相应位置去对应相应层级的索引的值；如果第一个位置是元素, 那就默认直接对应第一层索引的相应取值。
df_using_mul.sort_index().loc[[('C_2','street_7'),'C_3']]上边不会报错,但结果与预期不一样,是由于第一层索引没有以元组('C_3','street_2')为索引的。
使用元素和元组组成的切片时, 就不会报错了, 但这时候需注意传入的切片不应该再包含在[]内。
df_using_mul.sort_index().loc['C_2':('C_3','street_2')]3. 第二类特殊情况：由列表构成元组
选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。
df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'],['street_4','street_7']),:]
注意，loc方法必须是先选行再选列，因此列表构成的元组后的逗号和冒号不能省略。
df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'],['street_4','street_7'])]# KeyError: "None of [Index(['street_4', 'street_7'], dtype='object')] are in the [columns]"
下面语句不等价于使用zip将两个list绑定，而是等价于将两个list做笛卡尔乘积。
df_using_mul.sort_index().loc[zip(['C_2','C_3'],['street_4','street_7']),:]
定义一个为两个list做笛卡尔乘积的函数
def list_product(list1,list2): lst=[] for a in list1: for b in list2: lst.append((a,b)) return lst
实际上, 传入两个列表,相当于将两个list做笛卡尔乘积--这说明两个列表并不需要长度相等。
df_using_mul.sort_index().loc[list_product(['C_2','C_3'], ['street_4','street_7']),:]
传入两个不等长的list的笛卡尔乘积
df_using_mul.sort_index().loc[list_product(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:]
和传入两个list组成的元组效果是一致的。
df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:]
多层索引中的slice对象
行索引和列索引均有两个层级
L1,L2 = ['A','B','C'],['a','b','c']mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))L3,L4 = ['D','E','F'],['d','e','f']mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L3,L4],names=('Big', 'Small'))df_s = pd.DataFrame(np.random.rand(9,9),index=mul_index1,columns=mul_index2)df_s# Create an object to more easily perform multi-index slicing.pd.IndexSlice??
索引Slice的使用非常灵活
df_s.sum()默认为对列求和，因此返回一个长度为9的数值列表。
df_s.loc[pd.IndexSlice['B':,df_s['D']['d']>0.3],pd.IndexSlice[df_s.sum()>4]]# 对行的筛选等价于 select * from (select * from df_s where (Upper>'B' or D_d>0.3) )# 如果不使用连接等手段, sql无法实现类似的对列名的筛选---特别地,sql中没有层级索引
接下来使用pd.IndexSlice函数找出那些列的和大于4的列，分解开来看--列的筛选。
pd.IndexSlice[df_s.sum()>4]
分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice,表示的是前边的从B开始的切片。
pd.IndexSlice['B':,df_s['D']['d']>0.3]
去掉切片
pd.IndexSlice[df_s['D']['d']>0.3]
最终，被传递给loc的是两个布尔值的Series，和原始的Series对齐，然后根据布尔值是否为真筛选出最终的结果。
df_s.loc[pd.IndexSlice['B':,df_s['D']['d']>0.3],pd.IndexSlice[df_s.sum()>4]]
索引层的交换
1. swaplevel方法（两层交换）
df_using_mul.head()
交换索引后, 使用sort_index使得显示结果更加整齐。
df_using_mul.swaplevel(i=1,j=0,axis=0).sort_index().head()
# Swap levels i and j in a MultiIndex on a particular axis.# 有必要增加一个sort_index=True的参数, 使得可以通过该参数设置交换索引后是否按索引重新排序df_using_mul.swaplevel??
2. reorder_levels方法（多层交换）
df_muls = df.set_index(['School','Class','Address'])df_muls.head(10)
传入的第一个参数是一个类list的对象, 是原来索引层级(用默认整数表示)的一个排列。第二个参数指定需要重排索引的轴,0表示行轴,也就是重排行索引的层级。
df_muls.reorder_levels([2,0,1],axis=0).sort_index().head()
如果索引有name，可以直接使用name的一个排列
df_muls.reorder_levels(['Address','School','Class'],axis=0).sort_index().head()
# Rearrange index levels using input order. May not drop or duplicate levels.# 注意后一句话--这使得该函数和df的类似函数 reindex 相比功能更弱df_muls.reorder_levels??
