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如何用Pandas在Python中为DataFrame或系列添加元数据

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在 Pandas 中，元数据（metadata）是指添加在 DataFrame 或 Series 中的关于数据的附加信息，例如标签、描述、单位等等。元数据的添加可以帮助数据分析人员更好地理解数据、快速定位数据问题，因此掌握如何为 DataFrame 或 Series 添加元数据是非常重要的。

下面是为 DataFrame 和 Series 添加元数据的完整攻略：

1. 为 DataFrame 添加元数据

为 DataFrame 添加元数据可以分为两个步骤：

1.1 添加 Column Metadata

为 DataFrame 的每一列（即每个 Series）添加元数据，需要使用 pd.DataFrame.rename() 函数和 pd.MultiIndex.from_tuples() 函数。具体步骤如下：

  1. 首先使用 pd.DataFrame.rename() 函数将 DataFrame 的列名修改为多级索引，并将每一列的原本列名作为索引的第一层。
import pandas as pd

# 准备 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

# 将列名修改为多级索引
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(col, "") for col in df.columns])
  1. 然后使用 pd.MultiIndex.set_names() 函数将每一个索引的名字设置为相应的元数据。
# 为每一列添加元数据描述
df.columns.set_names([None, "Description"], inplace=True)

# 为第一列添加元数据单位
df.columns.set_levels(["col1", "Unit"], level=0, inplace=True)
df.columns.set_levels(["Count"], level=1, inplace=True)

# 为第二列添加元数据单位和描述
df.columns.set_levels(["col2", "Unit", "Description"], level=0, inplace=True)
df.columns.set_levels(["Count", "pcs"], level=1, inplace=True)
  1. 现在，我们可以通过访问 DataFrame 的元数据，来了解 DataFrame 中每一列的描述和单位信息。
# 获取第一列的元数据描述和单位信息
description1, unit1 = df.columns.get_level_values(1)[0:2]  # "Description", "Unit"
print("Column 1 Description: ", description1)
print("Column 1 Unit: ", unit1)

# 获取第二列的元数据描述和单位信息
description2, unit2 = df.columns.get_level_values(1)[2:4]  # "Description", "Unit"
print("Column 2 Description: ", description2)
print("Column 2 Unit: ", unit2)

1.2 添加 DataFrame Metadata

为 DataFrame 添加元数据，可以在创建 DataFrame 时使用 pd.DataFrame() 函数的 attrs 参数，或者使用 pd.DataFrame.attrs 属性进行添加和修改。具体步骤如下：

  1. 创建 DataFrame 并为其添加元数据的同时。
# 创建 DataFrame 并添加元数据
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]},
                  attrs={'description': 'This is a sample DataFrame.'})
  1. 使用 pd.DataFrame.attrs 属性添加或修改 DataFrame 的元数据。
# 添加新的元数据
df.attrs['unit'] = 'pcs'

# 修改原有元数据
df.attrs['description'] = 'This is a sample DataFrame with modified description.'
  1. 现在，我们可以通过访问 DataFrame 的元数据，来了解 DataFrame 的描述和单位信息。
# 获取 DataFrame 的元数据描述和单位信息
description = df.attrs['description']
unit = df.attrs['unit']
print("DataFrame Description: ", description)
print("DataFrame Unit: ", unit)

2. 为 Series 添加元数据

为 Series 添加元数据，需要使用 pd.Series.rename() 函数和 pd.MultiIndex.from_tuples() 函数。具体步骤如下：

  1. 创建 Series 并为其添加元数据。
# 创建 Series 并添加元数据
s = pd.Series([1, 2], name='col1',
              attrs={'description': 'This is a sample Series.'})
  1. 将 Series 的索引修改为多级索引，其中每一个索引的名字设置为相应的 Series 元数据。
# 将索引修改为多级索引，其中 name 对应的就是 Series 的原本名字
s.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(s.name, "")])
s.index.set_names([None, "Description"], inplace=True)

# 为一级索引添加元数据单位
s.index.set_levels([s.name, "Unit"], level=0, inplace=True)

# 为二级索引添加元数据描述
s.index.set_levels(["Count"], level=1, inplace=True)
  1. 现在，我们可以通过访问 Series 的元数据，来了解 Series 的描述和单位信息。
# 获取 Series 的元数据描述和单位信息
description = s.index.get_level_values(1)[0]  # "Description"
unit = s.index.get_level_values(0)[1]  # "Unit"
print("Series Description: ", description)
print("Series Unit: ", unit)

以上就是为 DataFrame 和 Series 添加元数据的完整攻略。在实际的数据分析工作中，我们可以根据需要来添加尽可能详细丰富的元数据，帮助我们更好地理解数据、快速定位数据问题。

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