Python pandas之多級索引取值詳解
最近發(fā)現(xiàn)周圍的很多小伙伴們都不太樂意使用pandas，轉(zhuǎn)而投向其他的數(shù)據(jù)操作庫，身為一個數(shù)據(jù)工作者，基本上是張口pandas，閉口pandas了，故而寫下此系列以讓更多的小伙伴們愛上pandas。
平臺：
windows 10
python 3.8
pandas 1.2.4
數(shù)據(jù)需求
給定一份多級索引數(shù)據(jù)，查找指定值。
需求拆解
數(shù)據(jù)提取在pandas中，或者說在python中就是索引式提取，在單層索引中采用.loc或.iloc方法已經(jīng)非常常見了，然而在索引層次多了之后卻有點不知所措，也只需要將各個索引看成整體進行提取就行。
需求處理
方法一
這里先給出一個比較笨拙的方法，先將索引進行重置為列數(shù)據(jù)，通過列取得bool條件再進行提取
datac.reset_index(inplace=True) datac[(datac['School'] == 'S_2') & (datac['Class'] == 'C_3')]
可以看到通過該類方法可以成功取到對應(yīng)值
當然也可以采用.query方法進行條件篩選
datac.reset_index(inplace=True)
datac.query("School == 'S_1' and Class == 'C_3'")
方法二
既然為多級索引，pandas也會有對應(yīng)的取值方式，既可以用鏈式調(diào)用的方式，也可以通過元組進行提取，首先看看多級索引的輸出值：
是一個MultiIndex類型數(shù)據(jù)，其元素都是元組，即也能通過元組的方式進行索引調(diào)取
這兩種都一個共同的特點，從左到右，要先外層再內(nèi)層，否則會報KeyError錯誤
# 鏈式調(diào)用 datac.loc['S_1'].loc['C_1']
# 元組作為索引調(diào)用
datac.loc[('S_3', 'C_1'), :]
tips:
1.多層索引，即列名上方有層次結(jié)構(gòu)也可以按這種方式進行提取。
2.想越過外層索引提取內(nèi)層索引需要交換索引順序才能順利提取。
# swaplevel 交換索引層級
datac.swaplevel(axis=0).loc[('C_1')] # axis=0: index
總結(jié)
功夫再高，也怕菜刀。本例使用方法比較常規(guī)，旨在鞏固基礎(chǔ)知識，當下次遇到能夠想起可以直接索引取值而不用將索引重置為列值，以高效完成數(shù)據(jù)提取任務(wù)。
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
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