DataFrame的创建---多级索引

多级索引：在一个轴上有多个(两个以上）的索引，能够以低维度形式来表示高维度的数据。单级索引是Index对象，多级索引是MultiIndex对象。

一、创建多级索引

• 方法一：隐式创建，即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。

  df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)),
                     index= ['girl', 'boy'],
                     columns=[['English', 'English', 'Chinese', 'Chinese'],
                           ['like', 'dislike', 'like', 'dislike']])
  
  print(df1)    # 创建多级 列 索引
  -------------------------------------------------------------------------------------
            English         Chinese
            like  dislike   like    dislike
      girl  85    109       117     110
      boy   85    111       100     107
  

• 方法二、显示创建，推荐使用较简单的pd.MultiIndex.from_product方法

  df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(4, 2)), 
                     columns= ['girl', 'boy'],
                     index=pd.MultiIndex.from_product([['English','Chinese'],
                                                      ['like','dislike']]))
  print(df2)    # 创建多级 行 索引
  -------------------------------------------------------------------------------------
                    girl    boy
  English   like    92      98
            dislike 118     99
  Chinese   like    109     108
            dislike 108     91
  

二、检索多级索引

• 类似单级索引检索(loc、iloc)，以df1数据为例

  df1.English
  -------------------------------------------------------------------------------------
        like  dislike
  girl  105   112
  boy   118   87
  
  
  df1.English.dislike
  -------------------------------------------------------------------------------------
  girl    112
  boy      87
  Name: dislike, dtype: int64
  
  
  df1.iloc[:,0:3]
  -------------------------------------------------------------------------------------
        English        Chinese
        like  dislike  like
  girl  85    113      82
  boy   97    83       94
  
  
  df1.loc['girl', ['English', 'Chinese']]
  -------------------------------------------------------------------------------------
  English  like       105
           dislike    112
  Chinese  like        87
           dislike     92
  Name: girl, dtype: int64
  

• 多级索引的检索，可以使用更高级的方法，如xs、IndexSlice等，用到较少暂不介绍。

三、更改索引的层级

1. 创建多级索引

   df = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(6, 4)), 
                 index= pd.MultiIndex.from_product([[1, 2, 3],['girl', 'boy']]),
                 columns=pd.MultiIndex.from_product([['English','Chinese'],
                                                     ['Y','N']]))
   print(df) 
   -------------------------------------------------------------------------------------
               English Chinese
               Y   N   Y   N
   1   girl    86  99  111 105
       boy     85  110 113 112
   2   girl    98  106 108 94
       boy     117 80  97  83
   3   girl    95  81  114 95
       boy     106 95  119 81
   

2. 为多级索引命名

   df.columns.names = ['Language', 'Pass']    # 设置列索引名
   df.index.names = ['Class', 'Six']    # 设置行索引名
   
   print(df) 
   -------------------------------------------------------------------------------------
   Language        English Chinese
   Pass            Y   N   Y   N
   Class   Six             
   1       girl    86  99  111 105
           boy     85  110 113 112
   2       girl    98  106 108 94
           boy     117 80  97  83
   3       girl    95  81  114 95
           boy     106 95  119 81
   

3. 更改索引的层级(swaplevel)

   df.swaplevel('Six','Class')    # 更改行索引的层级
   -------------------------------------------------------------------------------------
   Language    English Chinese
   Pass        Y   N   Y   N
   Six   Class             
   girl    1   86  99  111 105
   boy     1   85  110 113 112
   girl    2   98  106 108 94
   boy     2   117 80  97  83
   girl    3   95  81  114 95
   boy     3   106 95  119 81
   

四、多级索引的值排序(sort_index)

• 方法一

  df.sort_index(level=0, axis=0, ascending=False)    # 对行索引Class的值进行降序排列
  -------------------------------------------------------------------------------------
  Language    English Chinese
  Pass            Y   N   Y   N
  Class   Six             
      3   girl    95  81  114 95
          boy     106 95  119 81
      2   girl    98  106 108 94
          boy     117 80  97  83
      1   girl    86  99  111 105
          boy     85  110 113 112
  

• 方法二：使用sortlevel方法，从0.20.0版本开始，已经被弃用

五、多级索引汇总统计

• 示例一

  df.sum(level=1) 或df.sum(level='Six')    # 对行索引Six进行求和
  -------------------------------------------------------------------------------------
  Language English Chinese
  Pass    Y   N   Y   N
  Six             
  girl    279 286 333 294
  boy     308 285 329 276
  

• 示例二

  df.sum(level=0, axis=1)  或 df.sum(level='Language', axis=1)    # 对列索引Language进行求和   
  -------------------------------------------------------------------------------------
  Language    English Chinese
  Class   Six     
  1       girl  185   216
          boy   195   225
  2       girl  204   202
          boy   197   180
  3       girl  176   209
          boy   201   200
  

六、多级索引轴向转换

• 常见的数据层次化结构：树状和表格

   

  

  

• 轴向转换的函数

  1. stack() : 将行索引变成列索引，可以理解为将表格数据转换为树状数据
  2. unstack() : 将列索引变成行索引，可以理解为将树状数据转换为表格数据
  3. 两个函数互为逆函数，作用相反，用法相同。单级索引时，结果会生成一个Series；多级索引时默认转换最内层索引，也可以自定义转换的索引层级

• 示例

    print(df)    # 数据源
    -------------------------------------------------------------------------------------
    Language        English Chinese
    Pass            Y   N   Y   N
    Class   Six             
    1       girl    86  99  111 105
            boy     85  110 113 112
    2       girl    98  106 108 94
            boy     117 80  97  83
    3       girl    95  81  114 95
            boy     106 95  119 81
  
    df.stack()    # 默认将最内层的行索引(Pass)转换为了列索引
    -------------------------------------------------------------------------------------
    Language            Chinese English
    Class   Six   Pass      
    1       girl  N       105   99
                  Y       111   86
            boy   N       112   110
                  Y       113   85
    2       girl  N       94    106
                  Y       108   98
            boy   N       83    80
                  Y       97    117
    3       girl  N       95    81
                  Y       114   95
            boy   N       81    95
                  Y       119   106
    
    df.unstack(level=0)    # 指定将列索引(Class)转化成行索引
    -------------------------------------------------------------------------------------
    Language    English             Chinese
    Pass    Y           N           Y           N
    Class   1   2   3   1   2   3   1   2   3   1   2   3
    Six                                             
    boy     85  117 106 110 80  95  113 97  119 112 83  81
    girl    86  98  95  99  106 81  111 108 114 105 94  95
  

七、多级索引转换单级索引

• 步骤：先将多级的行索引转换为列索引，再重置列索引
• 示例

  dt = df.stack()   # 将内层行索引()转换为列索引
  dt = dt.reset_index()   # 重置列索引
  
  print(dt)
  -------------------------------------------------------------------------------------
  Language  Class Six   Pass  Chinese English
  0           1   girl    N   105     99
  1           1   girl    Y   111     86
  2           1   boy     N   112     110
  3           1   boy     Y   113     85
  4           2   girl    N   94      106
  5           2   girl    Y   108     98
  6           2   boy     N   83      80
  7           2   boy     Y   97      117
  8           3   girl    N   95      81
  9           3   girl    Y   114     95
  10          3   boy     N   81      95
  11          3   boy     Y   119     106