Pandas多级层索引

官方一点的说法：Pandas中的多级索引（MultiIndex）是一种允许在单个轴上拥有多个索引级别的索引对象。这种索引结构在处理具有复杂层次结构的数据时非常有用，因为它能够提供更丰富的数据访问和操作能力。

我自己的理解是在excel表格中一个大类里面还有其他子类，子类存储数据。

今天出这样一个notebook主要是想到之前在使用pandas中的groupby传递多列作为一个唯一分组再使用agg或apply时会返回一个多级索引的dataframe或series，那时并不会看也不知道该怎么操作，就只会用transform()函数运算。
最后算完了只要一组数据后还得去重哈哈哈哈。所以现在出一篇可能会给大家有点参考顺带给自己巩固一下。

多层级索引的概念

多层级索引（MultiIndex）是Pandas库中一种非常重要的数据结构，它允许在DataFrame或Series的轴（行或列）上拥有多个（两个以上）索引级别。这种结构能够增强数据集的维度管理，便于组织复杂结构数据，为数据集增加更多的维度，使得我们能够更好地组织和表示具有复杂结构的数据。

模块导入

import pandas as pd
import numpy as np
from random import choice

使用groupby和agg返回的多层索引dataframe

创建一个基础dataframe

创建的dataframe内容有三列分别是：产品、月份、数量

# 创建组成dataframe的数据
values = np.random.randint(1,50,size=12)
month = ['一月','二月','三月']
product = ['A','B']
temp_1,temp_2 = [] , []
for i in range(0,12):
    temp_1.append(choice(month))
    temp_2.append(choice(product))
data = [temp_1,temp_2,values]
data_transposed = [list(x) for x in zip(*data)]
data_transposed

[['三月', 'B', np.int32(23)],
 ['一月', 'B', np.int32(26)],
 ['二月', 'A', np.int32(48)],
 ['三月', 'B', np.int32(3)],
 ['一月', 'B', np.int32(25)],
 ['二月', 'A', np.int32(20)],
 ['三月', 'A', np.int32(14)],
 ['二月', 'A', np.int32(25)],
 ['一月', 'A', np.int32(21)],
 ['三月', 'A', np.int32(14)],
 ['二月', 'A', np.int32(46)],
 ['二月', 'B', np.int32(23)]]

# 构建dataframe
df = pd.DataFrame(data=data_transposed,columns=['月份','产品','数量'])
df , df.index

(    月份 产品  数量
 0   三月  B  23
 1   一月  B  26
 2   二月  A  48
 3   三月  B   3
 4   一月  B  25
 5   二月  A  20
 6   三月  A  14
 7   二月  A  25
 8   一月  A  21
 9   三月  A  14
 10  二月  A  46
 11  二月  B  23,
 RangeIndex(start=0, stop=12, step=1))

上面这个dataframe就是模拟了一下平时做数据的时候可能会读取到这种样式的数据，但这样看密密麻麻不美观也不容易看出每个产品每月的总数量。那就使用groupby来进行分组再聚合运算

# 分组聚合运算返回新的dataframe或series
df_group = df.groupby(['产品','月份'])['数量'].agg('sum')
df_group

产品  月份
A   一月     21
    三月     28
    二月    139
B   一月     51
    三月     26
    二月     23
Name: 数量, dtype: int32

这里因为分组已经拿走了两列作为唯一值索引，剩下数量这一列数据所以返回的是一个多层级索引的series，可以使用pd.dataframe转换

df_group = pd.DataFrame(df_group)
df_group

df_group.index

MultiIndex([('A', '一月'),
            ('A', '三月'),
            ('A', '二月'),
            ('B', '一月'),
            ('B', '三月'),
            ('B', '二月')],
           names=['产品', '月份'])

可以看到分组聚合运算之后原来df的索引是整数索引，而分组聚合后索引变成了每行一个唯一分组的索引

用AI解释的原话就是：在Pandas中，当你使用groupby方法并传入两个或更多列名作为分组键时，Pandas会创建一个多级索引（也称为层次化索引或复合索引）来标识每个唯一的分组。这是因为每个分组现在由多个列的值共同定义，所以需要一个能够反映这种多维分组结构的索引。

我的学习小插曲

这是一个比较方便快捷的做到分组汇总的方法，如果是我以前做的话是这样的：

# 先聚合运算再赋值到新列
df_sum = df.copy()
df_sum['汇总'] = df.groupby(['产品','月份'])['数量'].transform('sum')
df_sum

df_sum.drop_duplicates(subset=['产品','月份'],inplace=True)
df_sum.drop(columns='数量',inplace=True)
df_sum

这就是我以前做的步骤，这种步骤做完了并不能让你直观的看到A、B每个月份的总数量是多少，还是达不到想要的效果也不美观。

后来看别人写的代码了解到，agg和transform返回的结果是不一样的。agg返回的是一个新的以分组作为索引的dataframe或series，而transform返回的是一个与原dataframe等长的数组

它们的区别就简单带过一下，主要是多层索引

多层索引的好处就是可以很直观的看到分组的整体数据，不用看的那么密密麻麻。当然也可以自己创建多层级索引的dataframe。

创建多层级索引dataframe

pandas中有个MultiIndex函数提供了三种方法创建多层级索引，分别是：.from_tuples()、.from_arrays()和.from_product()，

按照很多人推荐的且我自己也用过，第三种.from_product()是最好用的

# 创建多层级索引的dataframe
index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['一月', '二月','三月']], names=['产品', '月份'])
values_2 = np.random.randint(1,50,size=6)
df_2 = pd.DataFrame(data=values_2,index=index,columns=['数量'])
df_2

# 把groupby加agg返回的series拿过来对比查看
df_group    # 原来返回的是series但我转成了dataframe

可以看到不管是groupby加agg返回的series还是自己创建的多层索引dataframe，他们的索引都是一样的（但顺序不完全一样哈哈哈）。

说到这可能有些时候又需要把产品放到列索引中，那pandas也留了两个函数stack()和unstack()，可以对索引进行转换

索引转换

stack()函数可以把列索引压入到行索引当中，unstack()把行索引展开到列索引中。默认展开的顺序是从里往外，展开后也是在索引的最里层，最里面一层的序号是-1。

我这里想把产品这行索引转换成列索引所以使用unstack()函数。

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)

● level：要展开的级别编号或名称。默认为-1，即最内层的级别。

● fill_value：用于填充缺失值的值。默认为None，即不填充。

df_group.unstack(-2)

产品的行索引在最外层从-1往外数是-2，可以看到转换之后产品这行索引从最外层跑到了列索引的最里层。

上面用到的一些函数不会的可以找找AI或菜鸟教程。

来源链接：https://www.cnblogs.com/Xavier-Hsiang/p/18570680