pandas多层索引的创建和取值以及排序的实现

在处理多维数据时，使用pandas的多层索引（multi-index）是非常有效的。在本文中，我们将讨论如何创建、取值和排序多层索引。

创建多层索引

Pandas中主要有两种方式来创建多层索引：DataFrame中的set_index()方法，以及index中的MultiIndex()方法：

DataFrame中的set_index方法创建多层索引

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'City': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai'],
    'Year': [2016, 2017, 2016, 2017],
    'Population': [2100, 2300, 1600, 1700]
})

df.set_index(['City', 'Year'], inplace=True)

在上面的样例中，我们首先构造了一个简单的DataFrame，其中包含了城市、年份和人口。然后使用set_index()方法将“城市”和“年份”这两列作为多层索引。

Index中的MultiIndex方法创建多层索引

我们还可以使用MultiIndex()方法手动创建多层索引：

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_product([['Beijing', 'Shanghai'], [2016, 2017]], names=['City', 'Year'])
df = pd.DataFrame({
    'Population': [2100, 2300, 1600, 1700]
}, index=index)

在上面的样例中，我们手动生成了两个城市（北京、上海）和两个年份（2016、2017）的所有组合，然后使用这个多层索引构造了一个DataFrame。

取值和切片

在多层索引的情况下，我们需要使用元组来指定每个维度的取值。例如，如果要取出“北京市2016年”的人口，可以使用如下方式：

df.loc[('Beijing', 2016), 'Population']

如果要取出所有“北京市”的数据，可以使用partial indexing：

df.loc['Beijing']

如果要取出所有2016年的数据，使用IndexSlice：

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, 2016], :]

在上面的样例中，我们使用IndexSlice切片取出了所有2016年的数据。

排序

为了排序多层索引，可以使用sort_index()方法：

df.sort_index(inplace=True)

默认情况下，sort_index()方法会按照最外层维度排序。如果要按照其他维度排序，可以在sort_index方法中指定level参数：

df.sort_index(level='Year', inplace=True)

在上面的样例中，我们按照“年份”这一维度进行排序，结果为：

             Population
City     Year           
Beijing  2016       2100
         2017       2300
Shanghai 2016       1600
         2017       1700

除了level参数，sort_index()方法还支持其他参数，如ascending、na_position等。

以上就是pandas多层索引的创建和取值以及排序的实现的完整攻略了。

示例说明

示例1：使用set_index方法创建多层索引

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'City': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai'],
    'Year': [2016, 2017, 2016, 2017],
    'Population': [2100, 2300, 1600, 1700]
})

df.set_index(['City', 'Year'], inplace=True)

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用set_index方法将“城市”和“年份”这两列作为多层索引。最终的结果如下：

            Population
City     Year           
Beijing  2016       2100
         2017       2300
Shanghai 2016       1600
         2017       1700

示例2：使用MultiIndex方法手动创建多层索引

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_product([['Beijing', 'Shanghai'], [2016, 2017]], names=['City', 'Year'])
df = pd.DataFrame({
    'Population': [2100, 2300, 1600, 1700]
}, index=index)

在这个示例中，我们手动生成了两个城市和两个年份的所有组合，并使用这个多层索引构造了一个DataFrame。最终的结果如下：

             Population
City     Year           
Beijing  2016       2100
         2017       2300
Shanghai 2016       1600
         2017       1700