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在Pandas中给多层索引降级的方法
# 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
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
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
#有层次的索引访问方法
gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]
28.0
# 直接去除一层
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
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中文源码网。