Pandas中MultiIndex选择并提取任何行和列
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- 选择并提取带有loc的任何行或列
- 特殊切片规范:slice(),pd.IndexSlice []
- xs方法
- 给选择赋值
使用多索引(分层索引)可以方便地对pandas.DataFrame和pandas.Series的索引进行分层配置,以便可以为每个层次结构计算统计信息,例如总数和平均值。
以下csv数据为例。每个索引列都命名为level_x。
import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/25/sample_multi.csv', index_col=[0, 1, 2]) print(df) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 98 90 # C1 44 9 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 47 6 # C3 16 5 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50 print(df.index) # MultiIndex(levels=[['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']], # labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]], # names=['level_1', 'level_2', 'level_3'])
这里,将描述以下内容。
- 选择并提取带有loc的任何行或列
- 特殊切片规范:slice(),pd.IndexSlice []
- xs方法
- 给选择赋值
选择并提取带有loc的任何行或列
可以像使用普通索引一样使用loc []选择和提取任何行/列。
Pandas获取和修改任意位置的值(at,iat,loc,iloc)
在示例中,索引是一个多索引,但是当列是一个多索引时,同样的想法也适用。
如果选择上层(外层),则它与普通loc []相同。
指定整列时,可以省略back slice :,但是使用后述的slice(None)或pd.IndexSlice时,不能将其省略(这会导致错误),因此请明确指定。拥有它是安全的。
print(df.loc['A0', 'val_1']) # level_2 level_3 # B0 C0 98 # C1 44 # B1 C2 39 # C3 75 # Name: val_1, dtype: int64 print(df.loc['A0', :]) # val_1 val_2 # level_2 level_3 # B0 C0 98 90 # C1 44 9 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 print(df.loc['A0']) # val_1 val_2 # level_2 level_3 # B0 C0 98 90 # C1 44 9 # B1 C2 39 17 # C3 75 71
也可以通过切片或列表选择范围。
print(df.loc['A0':'A2', :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 98 90 # C1 44 9 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 47 6 # C3 16 5 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 print(df.loc[['A0', 'A2'], :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 98 90 # C1 44 9 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40
还可以通过从上层(外层)按顺序指定值来缩小范围。按元组顺序指定值。
print(df.loc[('A0', 'B1'), :]) # val_1 val_2 # level_3 # C2 39 17 # C3 75 71 print(df.loc[('A0', 'B1', 'C2'), :]) # val_1 39 # val_2 17 # Name: (A0, B1, C2), dtype: int64
如果按顺序指定元组,则列表将起作用,但切片将失败。
print(df.loc[(['A0', 'A1'], ['B0', 'B3']), :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 98 90 # C1 44 9 # A1 B3 C2 47 6 # C3 16 5 # print(df.loc[(:, 'B1'), :]) # SyntaxError: invalid syntax # print(df.loc[('A1':'A3', 'B2'), :]) # SyntaxError: invalid syntax
特殊切片规范:slice(),pd.IndexSlice []
当从具有多索引的上层(外层)开始按顺序指定元组的值时,将slice()用于切片。
可以使用slice(start,stop,step)创建slice start:stop:step。stop和step可以省略。整个切片:slice(None)。
print(df.loc[(slice(None), 'B1'), :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A2 B1 C2 25 52 # C3 57 40 print(df.loc[(slice('A1', 'A3'), 'B2'), :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 print(df.loc[(slice('A1', 'A3'), ['B0', 'B2'], 'C1'), :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A1 B2 C1 54 60 # A2 B0 C1 19 4 # A3 B2 C1 27 96
如果使用pd.IndexSlice [],则可以指定为:。如果使用许多切片,这会更容易。
print(df.loc[pd.IndexSlice[:, 'B1'], :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A2 B1 C2 25 52 # C3 57 40 print(df.loc[pd.IndexSlice['A1':'A3', 'B2'], :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 print(df.loc[pd.IndexSlice['A1':'A3', ['B0', 'B2'], 'C1'], :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A1 B2 C1 54 60 # A2 B0 C1 19 4 # A3 B2 C1 27 96
xs方法
还可以通过使用xs()方法指定索引列名称(参数level)及其值(第一个参数key)来选择和提取,多索引columns的参数axis= 1。
print(df.xs('B1', level='level_2')) # val_1 val_2 # level_1 level_3 # A0 C2 39 17 # C3 75 71 # A2 C2 25 52 # C3 57 40
也可以使用代表层次结构级别的数值而不是索引列名称来指定。顶层(最外层)为0。
print(df.xs('C1', level=2)) # val_1 val_2 # level_1 level_2 # A0 B0 44 9 # A1 B2 54 60 # A2 B0 19 4 # A3 B2 27 96
还可以为多个索引指定值列表。
print(df.xs(['B1', 'C2'], level=['level_2', 'level_3'])) # val_1 val_2 # level_1 # A0 39 17 # A2 25 52
要在xs()方法中指定切片,需要使用slice()或pd.IndexSlice []。
print(df.xs(pd.IndexSlice['A1':'A3'], level='level_1')) # val_1 val_2 # level_2 level_3 # B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 47 6 # C3 16 5 # B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50 print(df.xs(slice('A1', 'A3'), level='level_1')) # val_1 val_2 # level_2 level_3 # B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 47 6 # C3 16 5 # B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50
xs()方法无法在列表中指定多个值。如果要在列表中指定多个值,请使用loc []。
# print(df.xs(['B1', 'B2'], level='level_2')) # KeyError: ('B1', 'B2') print(df.loc[pd.IndexSlice[:, ['B1', 'B2']], :]) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # A2 B1 C2 25 52 # C3 57 40 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96
给选择赋值
使用loc选择时,可以为选择范围分配一个值。
df.loc[(['A0', 'A1'], ['B0', 'B3']), :] = -100 print(df) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 -100 -100 # C1 -100 -100 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 -100 -100 # C3 -100 -100 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50 df.loc[(['A0', 'A1'], ['B0', 'B3']), :] = [-200, -300] print(df) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 -200 -300 # C1 -200 -300 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 -200 -300 # C3 -200 -300 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50 df.loc[(['A0', 'A1'], ['B0', 'B3']), :] = [[-1, -2], [-3, -4], [-5, -6], [-7, -8]] print(df) # val_1 val_2 # level_1 level_2 level_3 # A0 B0 C0 -1 -2 # C1 -3 -4 # B1 C2 39 17 # C3 75 71 # A1 B2 C0 1 89 # C1 54 60 # B3 C2 -5 -6 # C3 -7 -8 # A2 B0 C0 75 22 # C1 19 4 # B1 C2 25 52 # C3 57 40 # A3 B2 C0 64 54 # C1 27 96 # B3 C2 100 77 # C3 22 50
xs()仅获取该值,而无法分配它。
# df.xs(['B1', 'C2'], level=['level_2', 'level_3']) = 0 # SyntaxError: can't assign to function call
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