极客教程Pandas中如何在多重索引中使用map函数
在本文中，我们将介绍如何在使用Pandas时，在多重索引中使用map函数。对于有多重索引的DataFrame或Series，我们可以使用map函数对其进行操作。
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多重索引
首先，让我们来简单介绍一下什么是多重索引。多重索引是指在一个DataFrame或Series中，有多个索引层级来表示数据的结构。例如，一个学生的成绩单可以用学校、班级、学生姓名这三个索引层级来表示。在Pandas中，我们可以使用MultiIndex来表示多重索引。
下面是一个由学校、班级、学生姓名和科目组成的DataFrame，其中前三列为多重索引：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个由学校、班级、学生姓名和科目组成的DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_product([['School A', 'School B'], ['Class 1', 'Class 2'], ['Alice', 'Bob']], names=['School', 'Class', 'Name'])
columns = ['Math', 'English', 'Science']
data = np.random.randint(60, 100, size=(4, 6))
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
输出的数据表格为：
Math English Science
School Class Name
School A Class 1 Alice 82 65 70
Bob 94 67 76
Class 2 Alice 82 78 70
Bob 97 98 77
School B Class 1 Alice 66 62 62
Bob 77 78 79
Class 2 Alice 89 80 89
Bob 78 62 89
map函数
接下来，我们将介绍如何在多重索引中使用map函数来对数据进行处理。
map函数的作用是对Series中的每个元素应用一个函数，然后返回一个新的Series。例如，我们可以使用map函数将DataFrame中的所有数据都加上某个常数。
下面是一个例子，我们将上面的DataFrame中的所有数据都加上10：
df_add10 = df.applymap(lambda x: x + 10)
输出的数据表格为：
Math English Science
School Class Name
School A Class 1 Alice 92 75 80
Bob 104 77 86
Class 2 Alice 92 88 80
Bob 107 108 87
School B Class 1 Alice 76 72 72
Bob 87 88 89
Class 2 Alice 99 90 99
Bob 88 72 99
我们可以看到，所有的数据都加上了10。但是如果我们想要在多重索引中使用map函数呢？
对多重索引中的某一层级应用map函数
对于多重索引中的某一层级来说，我们可以使用get_level_values方法来取出这一层级的值。例如，我们可以使用下面的代码来得到所有班级的名称：
df.index.get_level_values('Class')
输出的结果为：
Index(['Class 1', 'Class 1', 'Class 2', 'Class 2', 'Class 1', 'Class 1',
'Class 2', 'Class 2'],
dtype='object', name='Class')
可以看到，这个结果是一个Index类型的对象。我们可以利用这个对象来作为参数，来对这个层级中的元素进行操作。
例如，我们可以使用下面的代码，来将所有属于Class 1的班级的数学成绩都乘以2：
class_1 = df.index.get_level_values('Class') == 'Class 1'
df.loc[class_1, 'Math'] = df.loc[class_1, 'Math'].map(lambda x: x * 2)
这个代码的逻辑是先取出所有班级为“Class 1”的索引，然后再对其中的数据进行操作。在这个例子中，我们使用了lambda函数来将每个数都乘以2。
现在我们查看一下DataFrame：
Math English Science
School Class Name
School A Class 1 Alice 164 65 70
Bob 188 67 76
Class 2 Alice 82 78 70
Bob 97 98 77
School B Class 1 Alice 132 62 62
Bob 154 78 79
Class 2 Alice 89 80 89
Bob 78 62 89
我们可以看到，所有班级为“Class 1”的数据中，Math列的每个值都乘以了2。
对多个层级应用map函数
对于多个层级来说，我们可以使用apply和函数式编程中的compose函数来进行操作。
首先，定义两个函数，一个是将索引转换成元组的函数，一个是对元素进行操作的函数。具体代码如下：
def index_to_tuple(index):
return tuple(index)
def func(t):
t[2] = t[2] * 2
return t
其中，index_to_tuple函数将索引转换成了元组，这样方便我们后续的处理。
而func函数中，我们将第三个元素（即Science这列）乘以了2，然后再将其返回。这个函数中，我们使用了Python中可变序列的特性，将元素取出来进行操作后，再将其返回。
接下来，我们使用apply函数来对数据进行操作：
new_df = df.reset_index().apply(index_to_tuple, axis=1).apply(func).set_index(['School', 'Class', 'Name'])
这个代码的逻辑是首先将索引重置，然后使用apply函数将索引转换成元组。接着，使用apply函数将每个元素传入func函数中，对其中的数据进行操作。最后，使用set_index函数重新设置索引。
现在，我们查看一下DataFrame：
Math English Science
School Class Name
School A Class 1 Alice 82 65 140
Bob 94 67 152
Class 2 Alice 82 78 70
Bob 97 98 77
School B Class 1 Alice 66 62 124
Bob 77 78 158
Class 2 Alice 89 80 89
Bob 78 62 178
我们可以看到，所有班级为“Class 1”的数据中，Science这列的每个值都乘以了2。
总结
在本文中，我们介绍了如何在使用Pandas时，在多重索引中使用map函数来对数据进行操作。对于单个层级的操作，我们可以使用get_level_values来取出索引元素进行操作；对于多层级的操作，我们可以使用apply和compose函数来进行操作。虽然在使用map函数时需要注意，但它可以很好地应用在Pandas的数据处理中，来实现数据的清洗和转换。