Pandas多層級(jí)索引怎么用

小編給大家分享一下Pandas多層級(jí)索引怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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Pandas庫(kù)的名字來(lái)源于其中3種主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開頭字母的縮寫：

Panel,Dataframe,Series。

其中Series表示一維數(shù)據(jù)，Dataframe表示二維數(shù)據(jù)，Panel表示三維數(shù)據(jù)。

但實(shí)際上，當(dāng)數(shù)據(jù)高于二維時(shí)，我們一般用包含多層級(jí)索引的Dataframe進(jìn)行表示，而不是使用Panel。

原因是使用多層級(jí)索引展示數(shù)據(jù)更加直觀，操作數(shù)據(jù)更加靈活，并且可以表示3維，4維乃至任意維度的數(shù)據(jù)。

一，多層級(jí)索引的創(chuàng)建

1，指定多維列表作為columns

2，使用pd.MultiIndex中的方法顯式生成多層級(jí)索引

可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多層級(jí)索引。

3，使用set_index方法將普通列轉(zhuǎn)成多層級(jí)索引

這種方法只能生成多層級(jí)行索引。

4，groupby和pivot_table等方法也可以生成帶有多層級(jí)索引的結(jié)果

二，多層級(jí)索引的取值

多層級(jí)索引Series或多層級(jí)DataFrame支持方括號(hào)直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。
 
 

1，多層級(jí)Series的取值

2，多層級(jí)DataFrame的取值

三，多層級(jí)索引相關(guān)操作

多層級(jí)索引相關(guān)操作包括stack和unstack,set_index和reset_index，以及指定level的相關(guān)方法。

1，stack和unstack

2，set_index和reset_index

3，指定level的相關(guān)方法

以上是“Pandas多層級(jí)索引怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

當(dāng)前標(biāo)題：Pandas多層級(jí)索引怎么用
本文來(lái)源：http://muchs.cn/article32/jehdpc.html

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