Pandas 为什么在Pandas中会出现”indexing past lexsort depth”警告

在本文中，我们将探讨在使用Pandas时遇到的一个常见问题：”indexing past lexsort depth”警告。这个问题通常是由于使用了多重索引引起的，Pandas要求多重索引必须按字典序排序。如果索引未按照正确的顺序进行排序，就会出现此警告。

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多重索引

多重索引通常是由Pandas DataFrame或Series的列向量组成的。多重索引提供了一种灵活的方式来组织和查询数据，并且可以更好地反映实际世界中的数据结构。

下面是一个展示多重索引的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2, 3]])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 2), index=index, columns=['data1', 'data2'])

print(df)

这将输出以下DataFrame：

          data1     data2
A 1   -0.115977 -0.410720
  2    1.431225  0.921120
  3    1.725389  0.609655
B 1   -1.314207  1.147154
  2   -0.041779  1.398080
  3    1.624345 -0.831154

在这个示例中，我们创建了一个具有’A’和’B’两个级别的多重索引，每个级别都使用数字1、2和3。

多重索引应该如何排序

如前所述，当使用多重索引时，必须保证数据的索引按字典序排序。如果数据的索引未按照正确的顺序进行排序，那么Pandas可能会给出一个”indexing past lexsort depth”警告。解决这个问题的最佳方法是使用sort_index()方法来保证索引在正确的顺序下。

让我们以一个具体的例子来说明一下。

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_product([['B', 'A'], ['banana', 'apple']])
data = np.random.randn(4, 2)

df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['Cost', 'Count'])
print(df)

这将输出以下DataFrame：

              Cost     Count
B banana -0.712166  0.565210
  apple  -1.289593  0.018038
A banana -1.470491  1.083696
  apple   1.317567  0.888720

我们可以看到，该表格中有一个多重索引（两级），其中第一个级别是’A’和’B’，第二个级别是’banana’和’apple’。但是，它们没有按照正确的顺序排序，因此我们将获得一个警告。

现在，我们只需要调用sort_index()方法来将索引按正确的顺序排序：

df = df.sort_index()
print(df)

这将输出以下排序后的DataFrame：

              Cost     Count
A apple   1.317567  0.888720
  banana -1.470491  1.083696
B apple  -1.289593  0.018038
  banana -0.712166  0.565210

现在我们可以看到，索引已经按正确的顺序排序，我们不再看到”indexing past lexsort depth”警告。

总结

在Pandas中，多重索引提供了一种灵活的方式来组织和查询数据。然而，要确保索引按字典序排序，并且遵循正确的顺序。否则，可能会收到”indexing past lexsort depth”警告。通过使用sort_index()方法，可以轻松解决这个问题，确保索引按正确的顺序排序。在处理大型数据集时，正确排序的索引还可以提高查询和分析效率，这对于数据分析非常重要。