pandas pd.MultiIndex.from_frame() 用 DataFrame 构造多层次索引

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pandas.MultiIndex.from_frame 是一个类方法，用于通过 DataFrame 创建 MultiIndex。这个方法可以从 DataFrame 的列中提取索引信息，形成多层次索引结构。它适用于在需要将 DataFrame 的列转化为多层索引时的场景。

语法

签名

classmethod MultiIndex.from_frame(
    df, 
    sortorder=None, 
    names=None
)

参数说明

df：
必须传递的参数。一个包含多个列的 DataFrame，所选列将用于创建 MultiIndex。
- 类型：DataFrame
- 含义：DataFrame 中的每一列将对应 MultiIndex 的一个层次。所有列的数据类型和长度应一致。
sortorder：
可选参数。指定 MultiIndex 的排序顺序（按给定层次排序）。
- 类型：int, default None
- 含义：指定 MultiIndex 的某一层按升序排序，排序的层次从 0 开始编号。
names：
可选参数。为 MultiIndex 的各层指定名称。
- 类型：list-like or scalar, optional
- 含义：为生成的 MultiIndex 的层次指定名称。如果是列表，长度应与 df 的列数一致。默认情况下，层次名称未定义。

返回值

返回值：
返回一个 MultiIndex 对象，基于 DataFrame 的列数据生成的多层次索引。

使用场景

MultiIndex.from_frame 适用于当你有一个 DataFrame 并希望将其某些列转化为多层次索引的场景。这在数据处理和分析时，尤其是在处理分层数据时非常有用。

示例

示例 1：从 DataFrame 创建 `MultiIndex`

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {
    'letter': ['a', 'a', 'b', 'b'],
    'number': [1, 2, 1, 2],
    'value': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 from_frame 创建 MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_frame(df[['letter', 'number']], names=['letter', 'number'])

# 输出 MultiIndex
f"MultiIndex:\n{multi_index}\n"

输出:

MultiIndex:
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2)],
           names=['letter', 'number'])

示例 2：与 DataFrame 结合使用

# 创建 DataFrame，并使用 MultiIndex 作为行索引
df_multi = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=multi_index)

# 输出 DataFrame
f"DataFrame with MultiIndex:\n{df_multi}\n"

输出:

DataFrame with MultiIndex:
                 value
letter number       
a      1           10
       2           20
b      1           30
       2           40

示例 3：指定排序顺序

你可以通过 sortorder 参数对特定层进行排序。例如，按第一层进行排序：

# 使用 sortorder 对第一层排序
multi_index_sorted = pd.MultiIndex.from_frame(df[['letter', 'number']], sortorder=0, names=['letter', 'number'])

# 输出排序后的 MultiIndex
f"Sorted MultiIndex:\n{multi_index_sorted}\n"

输出:

Sorted MultiIndex:
MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('b', 1),
            ('b', 2)],
           names=['letter', 'number'])

总结

pandas.MultiIndex.from_frame 方法通过 DataFrame 的列创建多层次索引，非常适合处理分层数据。在数据分析过程中，将 DataFrame 的某些列作为索引可以有效地提升数据的组织和查询效率。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.MultiIndex.from_frame.html

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更新时间：Oct. 23, 2024, 8:51 p.m. 标签：pandas python 多层索引