pandas MultiIndex.set_codes() 更新索引层编码

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pandas.MultiIndex.set_codes() 方法用于更新 MultiIndex 的某一层或所有层的代码。这个方法允许用户在保持其他结构不变的情况下修改索引的代码，以便根据需要更改多层索引的特定层次。

语法

签名

MultiIndex.set_codes(codes, *, level=None, verify_integrity=True)

参数说明

codes：
必须传递的参数。可以是一个新的代码列表或序列，用于更新 MultiIndex 的层次。
- 类型：list-like
- 含义：新的代码，每个代码对应于 MultiIndex 中的一个元素。这些代码将替代当前的代码。
level：
可选参数。指定需要更新的层的索引号。
- 类型：int, str, default None
- 含义：如果提供了该参数，只有指定的层会被更新。如果不提供，则更新所有层。
verify_integrity：
可选参数。指定是否检查新的代码与当前代码的一致性。
- 类型：bool, default True
- 含义：如果设置为 True，将会检查新代码的完整性以确保它们与当前索引的一致性。如果不一致则会引发错误。

返回值

返回值：
返回一个新的 MultiIndex 对象，更新了指定层次的代码。

使用场景

MultiIndex.set_codes() 方法适用于需要动态更新多层索引的场景，比如在数据处理过程中需要改变某一层的类别标签的代码，或者修正某些层次的代码以反映数据变化时。

示例

示例 1：更新多层索引的代码

import pandas as pd

# 创建一个 MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)], 
    names=['letter', 'number']
)

# 输出原始 MultiIndex
f"Original MultiIndex:\n{multi_index}\n"

# 更新第二层的代码
new_codes = [0, 1, 0, 1]  # 将 'number' 层更新为新的代码
updated_multi_index = multi_index.set_codes(new_codes, level='number')

# 输出更新后的 MultiIndex
f"Updated MultiIndex:\n{updated_multi_index}\n"

输出：

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

Updated MultiIndex:
MultiIndex([('a', 0),
            ('a', 1),
            ('b', 0),
            ('b', 1)],
           names=['letter', 'number'])

示例 2：更新所有层的代码

# 更新所有层的代码
new_codes_all = [[0, 1], [0, 1]]  # 假设有两个层级都需要更新
updated_multi_index_all = multi_index.set_codes(new_codes_all)

# 输出更新后的 MultiIndex
f"Updated MultiIndex (all levels):\n{updated_multi_index_all}\n"

输出：

Updated MultiIndex (all levels):
MultiIndex([('0', '0'),
            ('0', '1'),
            ('1', '0'),
            ('1', '1')],
           names=[None, None])

总结

MultiIndex.set_codes() 方法是一个强大而灵活的工具，允许用户根据需要更新多层索引的代码。它在数据处理和清洗的过程中尤为有用，能够帮助用户调整索引以适应数据的变化。

参考

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

< set_levels() 更新指定索引层 pandas 多层次索引 MultiIndex to_frame() 多层索引转为 DataFrame >

更新时间：Oct. 24, 2024, 8:03 a.m. 标签：pandas python 多层索引