Pandas初体验（八）

第8关：层次化索引

层次化索引

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。请看以下例子：

In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])
In[2]:data
Out[2]:
a  1    0.169239
   2    0.689271
   3    0.879309
b  1   -0.699176
   2    0.260446
   3   -0.321751
c  1    0.893105
   2    0.757505
d  2   -1.223344
   3   -0.802812
dtype: float64

索引方式

In[3]:data['b':'d']
Out[3]:
b  1   -0.699176
   2    0.260446
   3   -0.321751
c  1    0.893105
   2    0.757505
d  2   -1.223344
   3   -0.802812
dtype: float64

内层选取

In[4]:data[:, 2]
Out[4]:
a    0.689271
b    0.260446
c    0.757505
d   -1.223344
dtype: float64

数据重塑

将Series转化成DataFrame:

in[5]:data.unstack()
Out[5]:
1                    2            3
a    0.169239    0.689271    0.879309
b    -0.699176   0.260446  -0.321751
c    0.893105    0.757505    NaN
d    NaN        -1.223344   -0.802812

编程要求

对s1进行数据重塑，转化成DataFrame类型，并复制到d1。

开始你的任务吧，祝你成功！

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
import numpy as np
def suoying():
    '''
    返回值:
    d1: 一个DataFrame类型数据
    '''
    #s1是Series类型数据
    s1=Series(np.random.randn(10),
           index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])
    # 请在此添加代码 完成本关任务
    # ********** Begin *********#
    d1=s1.unstack()

    # ********** End **********#
    
    # 返回d1
    return d1
    
suoying()

在这里插入图片描述

星光大赏段奥娟solo舞台

在这里插入图片描述

Pandas初体验（八）

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