对pandas的层次索引与取值的新方法详解


						1、层次索引

1.1 定义

在某一个方向拥有多个（两个及两个以上）索引级别，就叫做层次索引。

通过层次化索引，pandas能够以较低维度形式处理高纬度的数据

通过层次化索引，可以按照层次统计数据

层次索引包括Series层次索引和DataFrame层次索引

1.2 Series的层次索引





import numpy as np

import pandas as pd



s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],

    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗', '张思思', '张可可']])

print(s1)







1.3 DataFrame的层次索引





# DataFrame的层次索引

df1 = pd.DataFrame({

 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],

 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],

 'production': [10, 30, 20, 70, 100],

 'profits': [40, 30, 60, 80,10],

})

print("df1===================================")

print(df1)



df2 = df1.set_index(['year', 'fruit'])

print("df2===================================")

print(df2)



print("df2.index===================================")

print(df2.index)



print("df2.sum(level='year')===================================")

print(df2.sum(level='year'))



print("df2.mean(level='fruit')===================================")

print(df2.mean(level='fruit'))



print("df2.sum(level=['year', 'fruit'])===================================")

print(df2.sum(level=['year', 'fruit']))









2、取值的新方法

ix是比较老的方法 新方式是使用iloc loc

iloc 对下标值进行操作 Series与DataFrame都可以操作

loc 对索引值进行操作 Series与DataFrame都可以操作

2.1 Series





# # 取值的新方法

s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],

    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗', '张思思', '张可可']])



print("s1=================================")

print(s1)



print("s1.iloc[2]=================================")

print(s1.iloc[2])



print("s1.loc['2018']['张思思']=================================")

print(s1.loc['2018']['张思思'])







2.2 DataFrame





df1 = pd.DataFrame({

 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],

 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],

 'production': [10, 30, 20, 70, 100],

 'profits': [40, 30, 60, 80,10],

})

print("df1===================================")

print(df1)



print("旧方法获取值===================================")

print("df1['year'][0]===================================")

print(df1['year'][0])



print("df1.ix[0]['year']===================================")

print(df1.ix[0]['year'])



print("新方法获取值===================================")

print("df1.iloc[0][3]===================================")

print(df1.iloc[0][3])



print("df1.loc[0]['year']===================================")

print(df1.loc[0]['year'])







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