對(duì)pandas的層次索引與取值的新方法詳解

更新時(shí)間：2018年11月06日 11:24:52 作者：追夢(mèng)小樂(lè)

今天小編就為大家分享一篇對(duì)pandas的層次索引與取值的新方法詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

1、層次索引

1.1 定義

在某一個(gè)方向擁有多個(gè)（兩個(gè)及兩個(gè)以上）索引級(jí)別，就叫做層次索引。

通過(guò)層次化索引，pandas能夠以較低維度形式處理高緯度的數(shù)據(jù)

通過(guò)層次化索引，可以按照層次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

層次索引包括Series層次索引和DataFrame層次索引

1.2 Series的層次索引

import numpy as np
import pandas as pd

s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張?jiān)娫?shī)', '張思思', '張可可']])
print(s1)

pandas 層次索引與取值

1.3 DataFrame的層次索引

# DataFrame的層次索引
df1 = pd.DataFrame({
 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
 'production': [10, 30, 20, 70, 100],
 'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)

df2 = df1.set_index(['year', 'fruit'])
print("df2===================================")
print(df2)

print("df2.index===================================")
print(df2.index)

print("df2.sum(level='year')===================================")
print(df2.sum(level='year'))

print("df2.mean(level='fruit')===================================")
print(df2.mean(level='fruit'))

print("df2.sum(level=['year', 'fruit'])===================================")
print(df2.sum(level=['year', 'fruit']))

pandas 層次索引與取值

2、取值的新方法

ix是比較老的方法新方式是使用iloc loc

iloc 對(duì)下標(biāo)值進(jìn)行操作 Series與DataFrame都可以操作

loc 對(duì)索引值進(jìn)行操作 Series與DataFrame都可以操作

2.1 Series

# # 取值的新方法
s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張?jiān)娫?shī)', '張思思', '張可可']])

print("s1=================================")
print(s1)

print("s1.iloc[2]=================================")
print(s1.iloc[2])

print("s1.loc['2018']['張思思']=================================")
print(s1.loc['2018']['張思思'])

pandas 層次索引與取值

2.2 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({
 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
 'production': [10, 30, 20, 70, 100],
 'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)

print("舊方法獲取值===================================")
print("df1['year'][0]===================================")
print(df1['year'][0])

print("df1.ix[0]['year']===================================")
print(df1.ix[0]['year'])

print("新方法獲取值===================================")
print("df1.iloc[0][3]===================================")
print(df1.iloc[0][3])

print("df1.loc[0]['year']===================================")
print(df1.loc[0]['year'])

pandas 層次索引與取值