Python数据分析笔记#8.1 层次化索引

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数据规整：聚合、合并和重塑

Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

• 8.1 => 层次化索引

• 8.2 => 合并数据集

• 8.3 => 重塑和轴向旋转

第七章终于结束了，来到了第八章，干杯！

我把原书第七章剩下一点正则化的部分跳过去了，因为正则化的东西其实有很多，但是原书只讲了一点，并没有着重去讲，因为作者认为不是数据分析的重点，那我也偷懒跳过去吧！

本篇笔记主要讲了层次化索引，涉及了下面几个新出现的方法：

• DataFrame.swaplevel()
• DataFrame.sum()
• DataFrame.sort_index()
• DataFrame.reset_index()

层次化索引

层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个索引级别。

先来看一下层次化索引长什么样子吧：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]])

In [4]: data
Out[4]:
a  1    0.740915
   2   -1.604666
   3    1.236358
b  1    0.307977
   3    1.856143
c  1   -0.243549
   2   -0.924816
d  2   -0.183851
   3   -0.104385
dtype: float64

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查看一下data的index属性，它会告诉你这是一个MultiIndex多重索引，levels里第一个是一级索引，第二个是二级索引，codes里的你观察看看。

In [5]: data.index
Out[5]:
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3]],
           codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 2]])

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选取索引为'b'的子集：

In [6]: data['b']
Out[6]:
1    0.307977
3    1.856143
dtype: float64

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选取索引从'b'到'c'的这部分子集：

In [7]: data['b':'c']
Out[7]:
b  1    0.307977
   3    1.856143
c  1   -0.243549
   2   -0.924816
dtype: float64

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选取索引为'b'和'd'的子集：

In [8]: data.loc[['b', 'd']]
Out[8]:
b  1    0.307977
   3    1.856143
d  2   -0.183851
   3   -0.104385
dtype: float64

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还可以这么选，选取第二级索引为'2'的子集：

In [9]: data.loc[:, 2]
Out[9]:
a   -1.604666
c   -0.924816
d   -0.183851
dtype: float64

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如果对切片熟悉的话，上面那些选取子集的方法应该都不难理解。

对于DataFrame，每条轴都可以有分层索引：

In [13]: frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],columns=[['Ohio','Ohio','Colorado'],['Green','Red','Green']])

In [14]: frame
Out[14]:
     Ohio     Colorado
    Green Red    Green
a 1     0   1        2
  2     3   4        5
b 1     6   7        8
  2     9  10       11

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我们可以给每一层都设置名字：

In [15]: frame.index.names = ['key1', 'key2']

In [16]: frame.columns.names = ['state', 'color']

In [17]: frame
Out[17]:
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
     2        3   4        5
b    1        6   7        8
     2        9  10       11

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选取子集（分组）和以前没多少区别：

In [18]: frame['Ohio']
Out[18]:
color      Green  Red
key1 key2
a    1         0    1
     2         3    4
b    1         6    7
     2         9   10

In [19]: frame['Ohio']['Red']
Out[19]:
key1  key2
a     1        1
      2        4
b     1        7
      2       10
Name: Red, dtype: int32

In [22]: frame['Ohio']['Red']['a']
Out[22]:
key2
1    1
2    4
Name: Red, dtype: int32

In [23]: frame['Ohio']['Red']['a'][1]
Out[23]: 1

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用loc函数来选取：

In [24]: frame.loc['a', 'Ohio']
Out[24]:
color  Green  Red
key2
1          0    1
2          3    4

In [25]: frame.loc['a', ['Ohio', 'Colorado']]
Out[25]:
state  Ohio     Colorado
color Green Red    Green
key2
1         0   1        2
2         3   4        5

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swaplevel

有时我们需要重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序。

swaplevel接受两个level级别编号或名称，并返回一个级别互换的新对象，但数据不会发生变化：

In [24]: frame.swaplevel('key1', 'key2')
Out[24]:
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key2 key1
1    a        0   1        2
2    a        3   4        5
1    b        6   7        8
2    b        9  10       11

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sort_index会根据单个level级别的值对数据进行排序，比如下面对'key2'level下的数据进行排序：

In [25]: frame.sort_index(level=1)
Out[25]:
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
b    1        6   7        8
a    2        3   4        5
b    2        9  10       11

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swaplevel可以和sort_index一起用，这样就可以在交换顺序后，在指定level下排序了：

In [26]: frame.swaplevel(0, 1).sort_index(level=0)
Out[26]:
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key2 key1
1    a        0   1        2
     b        6   7        8
2    a        3   4        5
     b        9  10       11

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sum汇总统计

之前的笔记中已经写过sum方法了，sum中还有一个level选项，用于指定对某条轴上的哪一个级别求和。

In [27]: frame
Out[27]:
state      Ohio     Colorado
color     Green Red    Green
key1 key2
a    1        0   1        2
     2        3   4        5
b    1        6   7        8
     2        9  10       11

In [28]: frame.sum(level='key2')
Out[28]:
state  Ohio     Colorado
color Green Red    Green
key2
1         6   8       10
2        12  14       16

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在axis=1轴上，在level='color'这一级别上求和：

In [29]: frame.sum(level='color', axis=1)
Out[29]:
color      Green  Red
key1 key2
a    1         2    1
     2         8    4
b    1        14    7
     2        20   10

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使用DataFrame的列进行索引

我们还可以把DataFrame的列当作行索引用。

先随便创一个DataFrame：

In [30]: frame = pd.DataFrame({'a':range(7), 'b':range(7, 0, -1), 'c':['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'two'], 'd':[0,1,2,0,1,2,3]})

In [31]: frame
Out[31]:
   a  b    c  d
0  0  7  one  0
1  1  6  one  1
2  2  5  one  2
3  3  4  two  0
4  4  3  two  1
5  5  2  two  2
6  6  1  two  3

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DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换为行索引，并创建一个新的DataFrame：

In [32]: frame2 = frame.set_index(['c', 'd'])

In [33]: frame2
Out[33]:
       a  b
c   d
one 0  0  7
    1  1  6
    2  2  5
two 0  3  4
    1  4  3
    2  5  2
    3  6  1

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默认情况，被转换为行索引的列会被移除，但通过drop=False可以将其保留下来：

In [34]: frame.set_index(['c', 'd'], drop=False)
Out[34]:
       a  b    c  d
c   d
one 0  0  7  one  0
    1  1  6  one  1
    2  2  5  one  2
two 0  3  4  two  0
    1  4  3  two  1
    2  5  2  two  2
    3  6  1  two  3

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reset_index的功能跟set_index相反：

In [35]: frame2.reset_index()
Out[35]:
     c  d  a  b
0  one  0  0  7
1  one  1  1  6
2  one  2  2  5
3  two  0  3  4
4  two  1  4  3
5  two  2  5  2
6  two  3  6  1

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