Pandas pandas get_level_values 的多个列用法

在本文中，我们将介绍Pandas pandas get_level_values 的多个列用法。

什么是get_level_values函数？

get_level_values函数用于取出series或者dataframe索引的指定级别的值，返回一个Series。这可以帮助我们提取和处理Pandas Series和DataFrames的数据。

例如，我们有一个具有多层次索引的DataFrame，其中的一层是月份。我们可以使用函数get_level_values来提取所有一年当中的每个月份。

import pandas as pd

data = {'year': [2020, 2020, 2021, 2021],
        'month': ['January', 'February', 'January', 'February'],
        'sales': [200, 100, 300, 400]}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['year', 'month'], inplace=True)

print(df.index.get_level_values('month'))

输出结果如下：

Index(['January', 'February', 'January', 'February'], dtype='object', name='month')

get_level_values函数的多列使用

在多列DataFrame中，我们可以使用get_level_values函数来提取多个列的索引值。

考虑以下具有多层次索引的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'year': [2020, 2020, 2021, 2021],
        'month': ['January', 'February', 'January', 'February'],
        'product': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        'sales': [200, 100, 300, 400]}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['year', 'month', 'product'], inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

                     sales
year month    product      
2020 January  A        200
     February B        100
2021 January  A        300
     February B        400

我们使用以下代码创建一个元祖，其中包含我们希望提取的所有层次的名称：

x =('year', 'month')

然后我们可以使用以下代码来提取这些层次的值：

df.index.get_level_values(x)

这将输出DataFrame中的所有行的年份和月份。我们还可以使用以下代码来提取多个不相邻层次的值：

x =('year', 'product')
df.index.get_level_values(x)

这将输出DataFrame中所有行的年份和产品。

总结

get_level_values函数是Pandas库的一个重要函数，可用于提取不同列层次索引的值并将其转换为Series。它是Pandas高效数据分析和数据处理的关键函数。通过使用Pandas库中的get_level_values函数，您可以在数据处理中更加方便和快速地完成任务。

Pandas pandas get_level_values 的多个列用法

Pandas pandas get_level_values 的多个列用法

什么是get_level_values函数？

get_level_values函数的多列使用

总结

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