pandas MultiIndex.to_flat_index() 多层索引展平为单层索引

pandas.MultiIndex.to_flat_index() 方法用于将 MultiIndex 转换为一个扁平的单层索引对象，返回的结果是一个包含元组的 Index 对象，每个元组代表 MultiIndex 各层索引的组合。这对于需要将多层索引简化为一维的场景非常有用，比如在某些分析或展示数据时，更方便处理扁平化后的索引。

语法

签名

MultiIndex.to_flat_index()

参数说明

MultiIndex.to_flat_index() 不需要额外的参数。调用该方法时，MultiIndex 会被转换为包含元组的一维 Index 对象。

返回值

• 返回值：
  返回一个 pandas.Index 对象，其中的元素是元组，每个元组代表原 MultiIndex 的各层次组合。

使用场景

MultiIndex.to_flat_index() 方法适用于将多层索引展平为一维索引的场景。例如，在某些可视化或数据处理时，多层次的 MultiIndex 可能显得复杂且难以管理，而将其转换为一维索引有助于简化操作。

示例

示例 1：将 MultiIndex 转换为扁平索引

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']
)

# 将 MultiIndex 转换为扁平索引
flat_index = multi_index.to_flat_index()

# 输出扁平化后的索引
f"Flat Index:\n{flat_index}\n"

输出:

Flat Index:
Index([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)], dtype='object')

示例 2：与 DataFrame 一起使用

# 创建带 MultiIndex 的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'value': [10, 20, 30, 40]
}, index=multi_index)

# 将 MultiIndex 转换为扁平索引
df.index = df.index.to_flat_index()

# 输出转换后的 DataFrame
f"DataFrame with flat index:\n{df}\n"

输出：

DataFrame with flat index:
           value
(a, 1)       10
(a, 2)       20
(b, 1)       30
(b, 2)       40

总结

MultiIndex.to_flat_index() 方法简化了多层索引的处理流程，尤其适用于在需要一维索引的情况下使用。它通过将每个层次组合为元组，使得原本复杂的 MultiIndex 转换为更简单的单层 Index，便于在各种场景中进行处理和分析。

• 适用场景：需要将多层次索引展平为一维索引。
• 返回类型：pandas.Index，元素为元组。

参考

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

更新时间：Oct. 24, 2024, 8:11 a.m. 标签：pandas python 多层索引