Pandas入門系列（八) -- 多級index

阿新 • • 發佈：2019-01-20

資料分析彙總學習

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

# 多級Series
s1 = Series(np.random.randn(6), index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']])
s1
Out[6]: 
1  a    2.901314
   b   -1.064644
   c   -0.896902
2  a    0.257884
   b    0.460760
   c   -1.207748
dtype: float64

# 下面一級也是Series 

s1['1']
Out[7]: 
a    2.901314
b   -1.064644
c   -0.896902
dtype: float64
type(s1['1'])
Out[8]: pandas.core.series.Series

# 訪問
s1['1']['a']
Out[9]: 2.9013138285917472
# 獲取第二級Series
s1[:,'a']
Out[10]: 
1    2.901314
2    0.257884
dtype: float64

type(s1[:,'a'])
Out[11]: pandas.core.series.Series

# 與DataFrame轉換 

df1 = s1.unstack()
df1
Out[13]: 
          a         b         c
1  2.901314 -1.064644 -0.896902
2  0.257884  0.460760 -1.207748

df2 = DataFrame([s1['1'],s1['2']])

# DataFrame也可以有多個Series組成
df2
Out[15]: 
          a         b         c
0  2.901314 -1.064644 -0.896902
1  0.257884  0.460760 -1.207748

# DataFrame轉化為Series 

n [16]: s2 = df1.unstack()

s2
Out[17]: 
a  1    2.901314
   2    0.257884
b  1   -1.064644
   2    0.460760
c  1   -0.896902
   2   -1.207748
dtype: float64

s2 = df1.T.unstack()
s2
Out[19]: 
1  a    2.901314
   b   -1.064644
   c   -0.896902
2  a    0.257884
   b    0.460760
   c   -1.207748
dtype: float64

# 多級DataFrame
df = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))
df
Out[21]: 
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15

# 多級index
df = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]])
df
Out[23]: 
      0   1   2   3
a 1   0   1   2   3
  2   4   5   6   7
b 1   8   9  10  11
  2  12  13  14  15
# 多級colunms
df = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]], columns=[['BJ','BJ','SH','GZ'],[8,9,8,8]])
df
Out[26]: 
     BJ      SH  GZ
      8   9   8   8
a 1   0   1   2   3
  2   4   5   6   7
b 1   8   9  10  11
  2  12  13  14  15
# 訪問
df['BJ']
Out[27]: 
      8   9
a 1   0   1
  2   4   5
b 1   8   9
  2  12  13

# 下一級還是DataFrame
type(df['BJ'])
Out[28]: pandas.core.frame.DataFrame

df['BJ'][8]
Out[29]: 
a  1     0
   2     4
b  1     8
   2    12
Name: 8, dtype: int32

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