python高級應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)筆記 14
1、層次索引
1.1 定義
在某一個方向擁有多個（兩個及兩個以上）索引級別挟炬，就叫做層次索引胧后。
通過層次化索引尊沸，pandas能夠以較低維度形式處理高緯度的數(shù)據(jù)
通過層次化索引，可以按照層次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
層次索引包括Series層次索引和DataFrame層次索引
1.2 Series的層次索引
import numpy as np
import pandas as pd
s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張?jiān)娫?, '張思思', '張可可']])
print(s1)
image.png
1.3 DataFrame的層次索引
# DataFrame的層次索引
df1 = pd.DataFrame({
'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
'production': [10, 30, 20, 70, 100],
'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)
df2 = df1.set_index(['year', 'fruit'])
print("df2===================================")
print(df2)
print("df2.index===================================")
print(df2.index)
print("df2.sum(level='year')===================================")
print(df2.sum(level='year'))
print("df2.mean(level='fruit')===================================")
print(df2.mean(level='fruit'))
print("df2.sum(level=['year', 'fruit'])===================================")
print(df2.sum(level=['year', 'fruit']))
image.png
image.png
2妇多、取值的新方法
ix是比較老的方法 新方式是使用iloc loc
iloc 對下標(biāo)值進(jìn)行操作 Series與DataFrame都可以操作
loc 對索引值進(jìn)行操作 Series與DataFrame都可以操作
2.1 Series
# # 取值的新方法
s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張?jiān)娫?, '張思思', '張可可']])
print("s1=================================")
print(s1)
print("s1.iloc[2]=================================")
print(s1.iloc[2])
print("s1.loc['2018']['張思思']=================================")
print(s1.loc['2018']['張思思'])
image.png
2.2 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
'production': [10, 30, 20, 70, 100],
'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)
print("舊方法獲取值===================================")
print("df1['year'][0]===================================")
print(df1['year'][0])
print("df1.ix[0]['year']===================================")
print(df1.ix[0]['year'])
print("新方法獲取值===================================")
print("df1.iloc[0][3]===================================")
print(df1.iloc[0][3])
print("df1.loc[0]['year']===================================")
print(df1.loc[0]['year'])
image.png
