对pandas的层次索引与取值的新方法详解

下面是对“对pandas的层次索引与取值的新方法详解”的完整攻略：

一、层次索引的概念及创建方法

层次索引是指在一个pandas的DataFrame或Series中，我们可以根据数据的不同维度进行索引，以实现更为灵活的数据处理。创建层次索引的方法主要有两种，分别是手动设置和自动设置。手动设置即使用pandas提供的MultiIndex函数进行创建，而自动设置则通过pandas的groupby()函数进行创建。

• 手动设置

import pandas as pd

# 创建一个简单的层次结构DataFrame
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]},
                   index=index)
print(df)

• 自动设置

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                           'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                     'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                           'two', 'two', 'one', 'three'],
                     'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                     'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 通过groupby()函数创建层次索引
grouped = data.groupby(['A', 'B'])
df = grouped.sum()
print(df)

二、层次索引的取值方法

在层次索引的取值中，我们可以使用loc()和iloc()两种方式进行取值，其中loc()函数是根据标签索引取值，而iloc()则是根据位置索引进行取值。在进行取值时，我们可以通过对索引加入切片和Boolean Indexing等操作实现更为灵活的取值效果。

• loc()方法的取值示例

import pandas as pd

# 创建一个简单的层次索引DataFrame
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]},
                   index=index)

# 使用loc()方法进行取值
print(df.loc[('bar', 'two'),'B'])
print(df.loc['bar':'foo'])
print(df.loc[df['B']>30])

• iloc()方法的取值示例

import pandas as pd

# 创建一个简单的层次索引DataFrame
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]},
                   index=index)

# 使用iloc()方法进行取值
print(df.iloc[1,1])
print(df.iloc[2:])
print(df.iloc[df['B']>30])

以上就是关于“对pandas的层次索引与取值的新方法详解”的完整攻略，希望对您有所帮助。