参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》
pandas数据框针对高维数据，也有多层索引的办法去应对。多层数据一般长这个样子
可以看到AB两大列，下面又有xy两小列。 行有abc三行，又分为onetwo两小行。
在分组聚合的时候也会产生多层索引，下面演示一下。
导入包和数据
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_excel('team.xlsx')分组聚合
df.groupby(['team',df.mean(1)>60]).count() #每组平均分大于60的人的个数
可以看到分为abcde五组，平均分大于60 的组员两小行。
创建多层索引
#序列中创建
arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]
index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))
index
pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}], index=index) 
#来自元组创建
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
pd.Series(np.random.randn(8), index=index) 
#可迭代对象的笛卡尔积，排列组合各种情况
numbers = [0, 1, 2]
colors = ['green', 'purple']
index = pd.MultiIndex.from_product([numbers, colors],names=['number', 'color'])
pd.Series(np.random.randn(6), index=index)
#来自 DataFrame
df = pd.DataFrame([['bar', 'one'], ['bar', 'two'],
['foo', 'one'], ['foo', 'two']],
columns=['first', 'second'])
'''
first second
0 bar one
1 bar two
2 foo one
3 foo two
'''
index = pd.MultiIndex.from_frame(df)
pd.Series(np.random.randn(4), index=index)
多层索引操作
index_arrays = [[1, 1, 2, 2], ['男', '女', '男', '女']]
columns_arrays = [['2020', '2020', '2021', '2021'],
['上半年', '下半年', '上半年', '下半年',]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(index_arrays,names=('班级', '性别'))
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(columns_arrays,names=('年份', '学期'))
df = pd.DataFrame([(88,99,88,99),(77,88,97,98),
(67,89,54,78),(34,67,89,54)],columns=columns, index=index)
df
索引名称的查看
#索引名称的查看：
df.index # 索引, 是一个 MultiIndex
df.columns # 引索引，也是一个 MultiIndex
# 查看行索引的名称
df.index.names # FrozenList(['班级', '性别'])
# 查看列索引的名称
df.columns.names # FrozenList(['年份', '学期'])索引的层级
#索引的层级：
df.index.nlevels # 层级数 2
df.index.levels # 行的层级 # FrozenList([[1, 2], ['女', '男']])
df.columns.levels # 列的层级 # FrozenList([['2020', '2021'], ['上半年', '下半年']])
df[['2020','2021']].index.levels # 筛选后的层级 # FrozenList([[1, 2], ['女', '男']])索引内容的查看
#索引内容的查看：
# 获取索引第2层内容
df.index.get_level_values(1)
# Index(['男', '女', '男', '女'], dtype='object', name='性别')
# 获取列索引第1层内容
df.columns.get_level_values(0)
# Index(['2020', '2020', '2021', '2021'], dtype='object', name='年份')
# 按索引名称取索引内容
df.index.get_level_values('班级')
# Int64Index([1, 1, 2, 2], dtype='int64', name='班级')
df.columns.get_level_values('年份')
# Index(['2020', '2020', '2021', '2021'], dtype='object', name='年份')
# 多层索引的数据类型，1.3.0+
df.index.dtypes#排序
# 使用索引名可进行排序，可以指定具体的列
df.sort_values(by=['性别', ('2020','下半年')])
df.index.reorder_levels([1,0]) # 等级顺序，互换
df.index.set_codes([1, 1, 0, 0], level='班级') # 设置顺序
df.index.sortlevel(level=0, ascending=True) # 按指定级别排序
df.index.reindex(df.index[::-1]) # 更换顺序，或者指定一个顺序相关操作转换
df.index.to_numpy() # 生成一个笛卡尔积的元组对列表
# array([(1, '男'), (1, '女'), (2, '男'), (2, '女')], dtype=object)
df.index.remove_unused_levels() # 返回没有使用的层级
df.swaplevel(0, 2) # 交换索引
df.to_frame() # 转为 DataFrame
idx.set_levels(['a', 'b'], level='bar') # 设置新的索引内容
idx.set_levels([['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3, 4]], level=[0, 1])
idx.to_flat_index() # 转为元组对列表
df.index.droplevel(0) # 删除指定等级
df.index.get_locs((2, '女')) # 返回索引的位置数据查询
#查询指定行
df.loc[1] #一班的
df.loc[(1, '男')] # 一年级男
df.loc[1:2] # 一二两年级数据
#查询指定列
df['2020'] # 整个一级索引下
df[('2020','上半年')] # 指定二级索引
df['2020']['上半年'] # 同上
#行列综合 slice(None)表示本层所有内容
df.loc[(1, '男'), '2020'] # 只显示2020年一年级男
df.loc[:, (slice(None), '下半年')] # 只看下半年的
df.loc[(slice(None), '女'),:] # 只看女生
df.loc[1, (slice(None)),:] # 只看1班
df.loc[:, ('2020', slice(None))] # 只看 2020 年的
总结：
#查询指定条件
#和单层索引的数据查询一样，不过在选择列上要按多层的规则。
df[df[('2020','上半年')] > 80]
#pd.IndexSlice切片使用：
idx = pd.IndexSlice
idx[0] # 0
idx[:] # slice(None, None, None)
idx[0,'x'] # (0, 'x')
idx[0:3] # slice(0, 3, None)
idx[0.1:1.5] # slice(0.1, 1.5, None)
idx[0:5,'x':'y'] # (slice(0, 5, None), slice('x', 'y', None))
#查询应用：
idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,['男']],:] # 只显示男
df.loc[:,idx[:,['上半年']]] # 只显示上半年
#df.xs()
df.xs((1, '男')) # 一年级男生
df.xs('2020', axis=1) # 2020 年
df.xs('男', level=1) # 所有男生数据分组
df.groupby(level=0).sum()
df.groupby(level='性别').sum()
df.sum(level='班级') # 也可以直接统计
df.groupby(level=['性别', '班级']).sum()