Pandas多层级索引怎么用

小编给大家分享一下Pandas多层级索引怎么用，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写：

Panel,Dataframe,Series。

其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。

但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。

原因是使用多层级索引展示数据更加直观，操作数据更加灵活，并且可以表示3维，4维乃至任意维度的数据。

一，多层级索引的创建

1，指定多维列表作为columns

2，使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引

可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。

3，使用set_index方法将普通列转成多层级索引

这种方法只能生成多层级行索引。

4，groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果

二，多层级索引的取值

多层级索引Series或多层级DataFrame支持方括号直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。
 
 

1，多层级Series的取值

2，多层级DataFrame的取值

三，多层级索引相关操作

多层级索引相关操作包括stack和unstack,set_index和reset_index，以及指定level的相关方法。

1，stack和unstack

2，set_index和reset_index

3，指定level的相关方法

以上是“Pandas多层级索引怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！