Pandas 在pandas MultiIndex中添加级别
在本文中,我们将介绍如何在Pandas MultiIndex中添加级别。Pandas MultiIndex是一种多级别索引,可以让用户在一个DataFrame或Series中方便地处理不同层次的数据。但是,有时候我们需要在一个多级别索引中添加级别,以便更好地组织数据。下面是一些添加MultiIndex级别的方法。
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方法一:使用MultiIndex.from_product添加级别
我们可以使用MultiIndex.from_product方法向MultiIndex添加级别。MultiIndex.from_product方法接受一个可迭代对象的列表,每个可迭代对象代表一个新级别。例如,我们有以下数据:
我们可以使用以下代码将year添加到MultiIndex:
输出结果为:
这是一个两级别的MultiIndex,我们可以使用MultiIndex.from_product方法添加第三个级别。例如,我们要添加month级别:
输出结果为:
由于没有提供数据,所以revenue列的值是NaN。但是,可以看到我们已经成功地向MultiIndex添加了一个新级别。
方法二:使用MultiIndex.from_arrays添加级别
除了使用MultiIndex.from_product方法,还可以使用MultiIndex.from_arrays方法向MultiIndex添加级别。MultiIndex.from_arrays方法也接受一个可迭代对象的列表以及一个名称参数。使用MultiIndex.from_arrays方法的代码如下:
输出结果为:
MultiIndex.from_arrays方法与MultiIndex.from_product方法不同之处在于,它接受的可迭代对象的长度必须与当前MultiIndex的长度相同。在我们的例子中,我们创建了一个长度为5的新级别。如果想在一个MultiIndex中添加多个级别,可以在这个方法中添加更多的可迭代对象。
方法三:使用pd.concat添加级别
还可以使用pd.concat方法向MultiIndex添加级别。使用pd.concat方法的代码如下:
输出结果为:
这里我们使用了pd.concat方法将df复制一份并在其前面添加‘A’或‘B’作为新的级别。然后我们再将这个新的MultiIndex赋值给原来的df。
总结
在本文中,我们介绍了三种方法向Pandas MultiIndex添加级别。使用MultiIndex.from_product方法是最简单的方法,它可以接受一个或多个可迭代对象作为参数。使用MultiIndex.from_arrays方法需要手动构建一个与MultiIndex长度相同的可迭代对象列表。使用pd.concat方法可以将一个DataFrame与一个Series合并到一个MultiIndex中。无论哪种方法,都可以帮助我们在Pandas MultiIndex中更方便地组织数据。