pandas多级索引
时间: 2024-01-18 13:18:26 浏览: 30
Pandas中的多级索引是一种强大的工具,用于处理具有多个维度或层次的数据。它可以在行和列上创建层次结构,提供更灵活的数据表示和分析方式。
以下是一个演示多级索引的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个具有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 查看DataFrame
print(df)
# 通过多级索引进行数据选择
print(df.loc['Group1']) # 选择Group1的所有行
print(df.loc[('Group1', 'A')]) # 选择Group1的A行
# 通过多级索引进行数据操作
df.loc[('Group1', 'A'), 'C'] = 100 # 修改Group1的A行的C列的值
print(df)
# 通过多级索引进行数据分析
print(df.groupby(level=0).sum()) # 按第一级索引进行分组并求和
```
这个例子中,我们创建了一个具有多级索引的DataFrame,并展示了如何通过多级索引进行数据选择、操作和分析。