浅谈pandas用groupby后对层级索引levels的处理方法

首先我们需要了解pandas中的groupby方法的基本操作。groupby方法是对数据进行分组操作的基础，其可以按照指定的列或行对数据进行分组并进行分组后的操作。groupby方法的返回值是一个groupby对象，该对象在进行分组操作后，可以使用多种聚合函数进行运算，如sum、mean、count等。

当进行分组后，groupby对象会创建一个层级索引，其中一个层级用于存储分组依据的信息，另一个层级用于存储每个分组对应的数据。在groupby后，我们可以通过Levels来访问不同层级下的数据。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

data = {'Sex': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F'], 'Age': [20, 25, 30, 40, 35], 'Income': [5000, 7000, 8000, 6000, 9000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Sex')

print(grouped.groups)
print(grouped.mean())

输出结果如下：

{'F': [1, 2, 4], 'M': [0, 3]}
           Age  Income
Sex                  
F    30.000000    8000
M    30.000000    5500

可以看到，groupby方法根据性别将数据分组，并且打印了每个分组的行索引。下面我们就来讲解一下，对于这种情况下的层级索引levels的处理方法。

设置层级索引的名称

我们可以通过指定groupby方法的参数as_index为False，来设置不使用默认的层级索引名称，同时可以使用reset_index方法对结果进行重置索引并返回DataFrame对象。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'Sex': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F'], 'Age': [20, 25, 30, 40, 35], 'Income': [5000, 7000, 8000, 6000, 9000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Sex', as_index=False)

print(grouped.mean().reset_index())

输出结果如下：

  Sex   Age  Income
0   F  30.0    8000
1   M  30.0    5500

层级索引切片和索引

对于存在层级索引的数据，我们需要使用Levels来访问不同层级下的数据。在Levels中，可以使用loc方法进行定位和切片操作。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'Sex': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F'], 'Age': [20, 25, 30, 40, 35], 'Income': [5000, 7000, 8000, 6000, 9000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Sex')

print(grouped.mean().loc['F'])

输出结果如下：

Age          30.0
Income     8000.0
Name: F, dtype: float64

可以看到，通过loc方法可以索引到所有层级中的数据。

以上就是浅谈pandas用groupby后对层级索引levels的处理方法的完整攻略，希望能对您有所帮助。