将Pandas数据帧字典转换为MultiIndex数据帧

在本文中，我们将介绍如何将多个Pandas数据帧字典转换为单个MultiIndex数据帧。这种转换可以帮助我们更方便地处理多维数据，提高我们对数据分析和挖掘的效率。

什么是MultiIndex数据帧

MultiIndex数据帧是具有多级索引的Pandas数据帧。例如，我们可以使用两个特征：日期和城市，来描述一组气温数据。具体而言，每个日期都对应于不同的城市和气温。这种情况下，MultiIndex数据帧能够灵活地处理这个数据，从而更好地探索气温在不同城市和日期之间的变化。

下面是一个示例的MultiIndex数据帧：

import pandas as pd

temperatures = pd.DataFrame({
    'temperature': [23, 26, 24, 25, 22, 21],
    'city': ['New York', 'New York', 'Boston', 'Boston', 'Chicago', 'Chicago'],
    'date': ['2022-07-01', '2022-07-02', '2022-07-01', '2022-07-02', '2022-07-01', '2022-07-02']
})

temperatures.set_index(['date', 'city'], inplace=True)

print(temperatures)

输出结果如下：

                    temperature
date       city                
2022-07-01 New York           23
           New York           26
           Boston             24
           Boston             25
           Chicago            22
           Chicago            21
2022-07-02 New York           25
           New York           24
           Boston             23
           Boston             22
           Chicago            21
           Chicago            22

如何将Pandas数据帧字典转换为MultiIndex数据帧

要将多个Pandas数据帧字典转换为单个MultiIndex数据帧，我们需要用到Pandas的concat方法。此外，我们需要使用keys参数来为每个数据帧指定标签。接下来，我们将使用这两个方法在示例中创建一个MultiIndex数据帧：

# 创建Pandas数据帧字典
temperatures_NY = pd.DataFrame({
    'temperature': [23, 26],
    'date': ['2022-07-01', '2022-07-02']
})
temperatures_NY.set_index('date', inplace=True)

temperatures_Boston = pd.DataFrame({
    'temperature': [24, 25],
    'date': ['2022-07-01', '2022-07-02']
})
temperatures_Boston.set_index('date', inplace=True)

temperatures_Chicago = pd.DataFrame({
    'temperature': [22, 21],
    'date': ['2022-07-01', '2022-07-02']
})
temperatures_Chicago.set_index('date', inplace=True)

# 将Pandas数据帧字典转换为MultiIndex数据帧
temperatures = pd.concat([temperatures_NY, temperatures_Boston, temperatures_Chicago], axis=0, keys=['New York', 'Boston', 'Chicago'], names=['city', 'date'])

print(temperatures)

输出结果如下：

                    temperature
city     date                  
New York 2022-07-01           23
         2022-07-02           26
Boston   2022-07-01           24
         2022-07-02           25
Chicago  2022-07-01           22
         2022-07-02           21