Pandas将两个MultiIndex级别合并成一个

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中将两个MultiIndex级别合并成一个。在Pandas中，MultiIndex是一种用于在一维数据中存储多个层次索引的数据结构。它可以在一个DataFrame或Series对象中存储多个索引层次结构，使得数据表格能够更加灵活地进行操作和分析。

在Pandas中，MultiIndex可以由多个级别组成。每个级别可以由一个或多个标签组成。然而，如果我们需要在一个DataFrame或Series对象中使用多个索引层次结构，并且其中某些级别中的标签具有相同的值，那么就可以考虑将这些级别合并成一个。下面是如何实现这个目标的步骤。

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将两个MultiIndex级别合并成一个示例

以下是如何使用Pandas将两个MultiIndex级别合并成一个的示例。首先，让我们创建一个具有两个级别的MultiIndex的DataFrame对象：

import pandas as pd

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],
                   'C': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800],
                   'D': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000]},
                  index=arrays)

print(df)

输出结果如下：

         A   B    C     D
bar one  1  10  100  1000
    two  2  20  200  2000
baz one  3  30  300  3000
    two  4  40  400  4000
foo one  5  50  500  5000
    two  6  60  600  6000
qux one  7  70  700  7000
    two  8  80  800  8000

在这个示例中，我们创建了一个包含四列的DataFrame，其中有两个标量列（列“A”和“B”），以及两个字符串列（列“C”和“D”）。MultiIndex有两个级别，第一级别包含“bar”，“baz”，“foo”和“qux”四个标签，第二级别包含“one”和“two”两个标签。

现在，我们可以使用Pandas的“get_level_values”方法来获取MultiIndex对象的第一个级别中的标签，然后将其合并到一个新的标签向量中。代码如下所示：

new_labels = [f"{x[0]}_{x[1]}" for x in df.index.values]
df.index = new_labels

print(df)

输出结果如下：

         A   B    C     D
bar_one  1  10  100  1000
bar_two  2  20  200  2000
baz_one  3  30  300  3000
baz_two  4  40  400  4000
foo_one  5  50  500  5000
foo_two  6  60  600  6000
qux_one  7  70  700  7000
qux_two  8  80  800  8000

在这个步骤中，我们首先用“get_level_values”方法获取了MultiIndex对象的第一个级别中的所有标签，然后使用一个循环将这些标签垂直连接成一个新的标签向量“new_labels”。最后，将新的标签向量赋值给数据帧的索引属性，以使用合并后的级别。

现在，我们可以看到DataFrame中已经没有原来的MultiIndex了，而是一个单独的合并级别标签。这个技巧可以让我们更方便地进行数据过滤和选择。

总结

本文介绍了如何使用Pandas将两个MultiIndex级别合并成一个。对于需要在一个DataFrame或Series对象中使用多个索引层次结构，并且其中某些级别中的标签具有相同的值的情况，将两个级别合并成一个可以使数据表格更加灵活地进行操作和分析。通过使用“get_level_values”方法和标签连接技巧，我们可以方便地完成这个任务。