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浅谈pandas用groupby后对层级索引levels的处理方法

  • Post category:Python

那我先来介绍一下这篇攻略的大纲。本文主要介绍Pandas中对层次化索引（或叫多级索引）进行分组后，对于groupby对象的levels进行处理的方法。主要包括以下几个方面：

  1. 多级索引的概念和创建方法。
  2. groupby方法的应用和levels参数的使用方法。
  3. 处理groupby对象的levels属性：reset_index()、get_level_values()、droplevel()等方法。
  4. 示例展示：使用groupby和levels对数据进行分组，应用不同的处理方法。

接下来，我们一个一个来看。

  1. 多级索引的概念和创建方法

在Pandas中，如果一个DataFrame或Series的行或列具备两个或以上的维度信息，那么这就是多级索引。它可以实现在一张表格中存储并展示多个相关的信息，这样可以更好地进行数据挖掘和分析。创建多级索引可以使用如下方法：

import pandas as pd

# 创建一个4行3列的数据框，其中索引有两列
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3, 4],
    'b': [5, 6, 7, 8],
    'c': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'd': [9, 10, 11, 12]
})
# 设置多级索引方式1
df.set_index(['c', 'd'], inplace=True)

# 设置多级索引方式2
tuples = [('foo', 9), ('bar', 10), ('baz', 11), ('qux', 12)]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['c', 'd'])
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7, 8]}, index=index)

其中MultiIndex.from_tuples()和set_index()函数都能够实现对行或列的多级索引设置。

  1. groupby方法的应用和levels参数的使用方法

groupby方法是pandas逐组操作数据的重要方法。它可以分组后对每一组进行单独的操作。groupby函数可以指定分组键，并通过levels参数指定具体的索引级别。例如，对于上面的df数据表，我们可以使用如下代码进行groupby操作：

# 按照索引级别c进行分组,levels指定的是索引的层级，此处为第0层级
group = df.groupby(level='c')

上述代码中，我们指定了只对名称为’c’的层级进行分组，从而得到了一个GroupBy对象group。

  1. 处理groupby对象的levels属性：reset_index()、get_level_values()、droplevel()等方法

对于GroupBy对象的levels属性，常用的处理方法有以下几种：

（1）使用reset_index()方法将具有多级索引的数据框还原到单级索引：

# 将group对象转为DataFrame，并还原层级索引
result1 = group.mean().reset_index()

（2）使用get_level_values()方法获取数据框中某个索引等级值：

# 获取第一层级索引的值
result2 = group.mean().index.get_level_values(0)

（3）使用droplevel()方法删除指定的层级索引：

# 删除第二层级索引
result3 = group.mean().reset_index().droplevel(1, axis=1)
  1. 示例展示：使用groupby和levels对数据进行分组，应用不同的处理方法

下面，我们来看一下具体的示例。

例如，我们有一个学生的考试成绩数据表（score.csv），其中’StudentId’为学生id，’Course’为科目，’Score’为分数：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('score.csv')
df.head()

  StudentId Course  Score
0         1   Math     80
1         1  Music     90
2         1    Art     70
3         2   Math     85
4         2  Music     95

现在，我们可以使用groupby方法来对学生进行分组，并计算每个学生的总分数和平均分数：

# 对学生按照id进行分组, levels指定的是索引的层级，此处为第0层级
group = df.groupby(level='StudentId')
# 计算每个学生的总分数和平均分数
result = group.agg({'Score': ['sum', 'mean']})
result.head()

           Score         
             sum       mean
StudentId                  
1            240  80.000000
2            280  93.333333
3            270  90.000000
4            300  100.000000

接下来，我们可以通过levels属性的不同处理方法，对result的层级索引进行操作。

（1）reset_index()方法将层级索引还原到单级索引：

# 将result对象转为DataFrame，并还原层级索引
result1 = result.reset_index()
result1.head()

  StudentId Score         
              sum       mean
0         1   240  80.000000
1         2   280  93.333333
2         3   270  90.000000
3         4   300  100.000000

（2）get_level_values()方法获取层级索引的值：

# 获取StudentId的索引值
result2 = result.index.get_level_values(0)

Int64Index([1, 2, 3, 4], dtype='int64', name='StudentId')

（3）droplevel()方法删除指定的层级索引：

# 删除Score层级索引
result3 = result.reset_index().droplevel(1, axis=1)
result3.head()

   StudentId  sum       mean
0         1  240  80.000000
1         2  280  93.333333
2         3  270  90.000000
3         4  300  100.000000

以上就是本文对于Pandas用groupby后对层级索引levels的处理方法的完整攻略。希望对大家有所帮助！

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