python multiindex函数

Python中的MultiIndex函数是用于在pandas DataFrame对象中创建、管理多维索引（multi-dimensional indexing）的函数。下面是一个完整的攻略，包括MultiIndex函数的基本使用和多个示例：

基本使用

可以使用MultiIndex函数创建多级或分层索引的对象，该对象可以被用于构建pandas DataFrame。该函数的常见使用方法如下：

import pandas as pd

# 构造 MultiIndex
multiindex = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B', 'C'], ['a', 'b', 'c']])

# 创建 DataFrame
dataframe = pd.DataFrame(index=multiindex, columns=['X', 'Y'])

# 进行索引
dataframe.loc[('A', 'a'), 'X'] = 1
dataframe.loc[('B', 'c'), 'Y'] = 2

在上述代码中，MultiIndex函数由一个由两个列表组成的列表中的元素的笛卡尔积作为输入。这种情况下，它将返回一个包含两个元素的元组的对象，用于构建索引。

从以上代码中我们可以看到，我们定义了一个多级索引multiindex，它包含了两个等级的索引，我们创建了一个名为“dataframe”的DataFrame对象，并使用这个索引和列“X”和“Y”初始化它。然后我们在这个DataFrame中放置了两个值。

示例一：分组分析

一个常见的使用多级索引的场景是分组分析。我们可以使用“groupby”的多级索引功能来分组数据并进行聚合操作。考虑一个具有以下表结构的数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成测试数据
df = pd.DataFrame({
        'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
        'C': np.random.randn(8),
        'D': np.random.randn(8)
    })

print(df)

输出结果如下：

     A      B         C         D
0  foo    one -0.038078  1.009384
1  bar    one -0.583980 -0.856954
2  foo    two -1.697466 -0.913284
3  bar  three  0.616074 -0.016029
4  foo    two -1.427069 -0.841974
5  bar    two  0.220166 -0.765037
6  foo    one  0.747531  1.994024
7  foo  three -0.083155 -1.255464

我们可以使用如下代码实现对表的分组：

# 使用 MultiIndex 进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum()
print(grouped)

输出结果如下：

                  C         D
A   B                        
bar one   -0.583980 -0.856954
    three  0.616074 -0.016029
    two    0.220166 -0.765037
foo one    0.709454  3.003408
    three -0.083155 -1.255464
    two   -3.124535 -1.755258

从上述代码中我们可以看到，我们使用DataFrame对象df和“groupby”方法构建了一个具有多级索引的对象grouped，使用求和函数计算所有分组数据的和，并得到summarized表。

示例二：数据透视表

另一个常见的多级索引使用场景是数据透视表。我们可以使用pivot_table()函数来实现。考虑以下数据内容的表格。

# 构造数据
df = pd.DataFrame([
    {'A': 'foo', 'B': 'one', 'C': 1, 'D': 3},
    {'A': 'foo', 'B': 'one', 'C': 1, 'D': 4},
    {'A': 'foo', 'B': 'one', 'C': 2, 'D': 3},
    {'A': 'foo', 'B': 'two', 'C': 2, 'D': 5},
    {'A': 'bar', 'B': 'two', 'C': 2, 'D': 8},
    {'A': 'bar', 'B': 'one', 'C': 1, 'D': 9},
    {'A': 'baz', 'B': 'two', 'C': 1, 'D': 10},
    {'A': 'baz', 'B': 'two', 'C': 2, 'D': 11}])

print(df)

输出结果如下：

     A    B  C   D
0  foo  one  1   3
1  foo  one  1   4
2  foo  one  2   3
3  foo  two  2   5
4  bar  two  2   8
5  bar  one  1   9
6  baz  two  1  10
7  baz  two  2  11

我们可以使用如下代码实现对表的分析：

# 使用 MultiIndex 进行数据透视表分析
pivoted = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], values='D', columns=['C'], aggfunc=np.sum) 
print(pivoted)

输出结果如下：

C         1     2
A   B           
bar one   9.0   NaN
    two   NaN   8.0
baz two  10.0  11.0
foo one   7.0   3.0
    two   NaN   5.0

从以上代码中可以看出，我们使用pivot_table()函数构建了一个具有多级索引的对象pivoted，使用aggfunc=np.sum计算组合重复数据的求和值，并得到aggsummed表。