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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章在Pandas中给多层索引降级的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
# 背景介绍 通常我们不会在Pandas中主动设置多层索引,但是如果一个字段做多个不同的聚合运算, 比如sum, max这样形成的Column Level是有层次的,这样阅读非常方便,但是对编程定位比较麻烦. # 数据准备 。
|
1
2
3
4
5
6
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
df
=
pd.DataFrame(np.arange(
0
,
14
).reshape(
7
,
2
),columns
=
[
'a'
,
'b'
] )
df.a
=
df.a
%
3
df[
'who'
]
=
'Bob'
df.loc[df.a
%
4
=
=
0
,
'who'
]
=
'Alice'
|
。
| a | b | who | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 | Alice |
| 1 | 2 | 3 | Bob |
| 2 | 1 | 5 | Bob |
| 3 | 0 | 7 | Alice |
| 4 | 2 | 9 | Bob |
| 5 | 1 | 11 | Bob |
| 6 | 0 | 13 | Alice |
。
# 对一个字段同时用3个聚合函数 。
|
1
2
|
gp1
=
df.groupby(
'who'
).agg({
'b'
:[
sum
,np.
max
, np.
min
],
'a'
:
sum
})
gp1
|
| b | a | |||
|---|---|---|---|---|
| sum | amax | amin | sum | |
| who | ||||
| Alice | 8.0 | 7.0 | 1.0 | 0 |
| Bob | 28.0 | 11.0 | 3.0 | 6 |
索引是有层次的,虚要通过下面这种方式,个人感觉不是很方便.下面介绍2种方法来解决这个问题 。
|
1
2
|
#有层次的索引访问方法
gp1.loc[
'Bob'
, (
'b'
,
'sum'
)]
|
|
1
|
28.0
|
# 直接去除一层 。
|
1
2
3
|
gp2
=
gp1.copy(deep
=
True
)
gp2.columns
=
gp1.columns.droplevel(
0
)
gp2
|
。
| sum | amax | amin | sum | |
|---|---|---|---|---|
| who | ||||
| Alice | 8.0 | 7.0 | 1.0 | 0 |
| Bob | 28.0 | 11.0 | 3.0 | 6 |
。
# 把2层合并到一层 。
|
1
2
3
|
gp3
=
gp1.copy(deep
=
True
)
gp3.columns
=
[
"_"
.join(x)
for
x
in
gp3.columns.ravel()]
gp3
|
。
| b_sum | b_amax | b_amin | a_sum | |
|---|---|---|---|---|
| who | ||||
| Alice | 8.0 | 7.0 | 1.0 | 0 |
| Bob | 28.0 | 11.0 | 3.0 | 6 |
。
以上这篇在Pandas中给多层索引降级的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/flyfoxs/article/details/81346885 。
最后此篇关于在Pandas中给多层索引降级的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于在Pandas中给多层索引降级的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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