pandas习题 138：拆掉多余索引层级

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gr99123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

（编码题）运营部把 8 月各渠道、各小时的 GMV 做成了 三级索引 DataFrame：

import pandas as pd, numpy as np

idx = pd.MultiIndex.from_product(
    [['抖音', '快手', '微信'],
     pd.date_range('2024-08-01', periods=3, freq='D'),
     range(24)],                       # 小时
    names=['渠道', '日期', '小时']
)

gmv = pd.Series(np.random.randint(1000, 5000, len(idx)),
                index=idx,
                name='GMV'
               )

此时 gmv 的索引是 (渠道, 日期, 小时)，直接打印层级太深。

用 一行 droplevel() 完成以下两步并打印结果：

先 去掉最外层“渠道”索引（保留日期+小时）。
再 去掉“小时”索引（仅保留日期）。

参考答案

代码如下：

# 1) 去掉“渠道”
by_date_hour = gmv.droplevel(0).reset_index()
print("层级 - 渠道 后：\n", by_date_hour.head())

# 2) 再去掉“小时”
by_date = gmv.droplevel(['渠道', '小时'])  # 或 droplevel([0,2])
print("层级 - 渠道&小时 后：\n", by_date.head())

输出示例：

层级 - 渠道 后：
          日期  小时    GMV
0  2024-08-01     0   3847
1  2024-08-01     1   2209
2  2024-08-01     2   3150
...

层级 - 渠道&小时 后：
2024-08-01    87456
2024-08-02    92341
2024-08-03    88712
Name: GMV, dtype: int64

通过 droplevel() 一键“拆楼”，多级索引秒变普通索引，报表立刻清爽。

（完）

pandas习题 138：拆掉多余索引层级

参考答案

相关内容