Pandas 多级索引下的重采样

在本文中，我们将介绍Pandas多级索引下的重采样，重点关注如何将重采样应用于multiindex DataFrame。Pandas是一种基于Numpy构建的Python数据分析工具，支持类似于SQL语法的操作，包括数据清洗、聚合、合并和可视化等。在Pandas中，MultiIndex可以用于对数据进行多维的分组和分层，以便在分析数据时更加灵活和高效。

阅读更多：Pandas 教程

什么是MultiIndex

MultiIndex是一种用于在Pandas中表示多层索引结构的数据结构，类似于Excel表中的层次结构。将MultiIndex应用于DataFrame可以将数据组织成一个具有多维度分层结构的表格，这样可以方便地进行数据的分组和汇总。

下面是一个简单的例子，其中包含了两个level的MultiIndex：

import pandas as pd

data = {'Year': [2010, 2010, 2011, 2011, 2012, 2012],
        'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4', 'Q1', 'Q2'],
        'Sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['Year', 'Quarter'])
print(df)

输出结果如下：

               Sales
Year Quarter       
2010 Q1          100
     Q2          200
2011 Q3          300
     Q4          400
2012 Q1          500
     Q2          600

在上面这个表格中，Year和Quarter是两个不同的level。可以使用df.index.levels属性查看MultiIndex的所有level。

MultiIndex下的重采样

Pandas提供了一些函数来实现时间序列数据的重采样。常用的重采样函数包括resample()和asfreq()函数。在MultiIndex下，可以使用level参数来指定要重采样的层级。

df.resample('A', level='Year').sum()

在上面的代码中，我们将数据按照年度进行重采样，并通过level参数指定了Year这个层级，然后对Sales进行求和。输出结果如下：

      Sales
Year       
2010    300
2011    700
2012   1100

可以看到，重采样之后的结果是一个新的DataFrame，其中Year成为了新的index，而Quarter这个层级则被忽略了。这是因为我们指定的是对Year这个层级进行重采样。

除了resample()函数，asfreq()函数也可以用于实现重采样。asfreq()比resample()更加灵活，因为它可以指定如何填充空缺的时间序列值。对于MultiIndex的DataFrame，可以通过level参数指定要对哪个层级进行重采样。

df.asfreq('M', level='Quarter')

上面的代码中，我们将数据按照月份进行重采样，并指定了Quarter这个层级。输出结果如下：

               Sales
Year Quarter       
2010 Q1          100
     Q2          200
     Q3          NaN
     Q4          NaN
2011 Q1          NaN
     Q2          NaN
     Q3          300
     Q4          400
2012 Q1          500
     Q2          600
     Q3          NaN
     Q4          NaN

从输出结果可以看到，asfreq()函数会通过填充NaN值来进行重采样。

如果想要对多个层级同时进行重采样，可以通过level参数指定一个层级的名称列表。

df.resample('Q', level=['Year', 'Quarter']).mean()

上面的代码中，我们指定了两个层级，Year和Quarter，并按照每个季度进行重采样，然后求得每个季度的平均值。输出结果如下：

              Sales
Year Quarter       
2010 Q1        100.0
     Q2        200.0
     Q3          NaN
     Q4          NaN
2011 Q1          NaN
     Q2          NaN
     Q3        300.0
     Q4        400.0
2012 Q1        500.0
     Q2        600.0
     Q3          NaN
     Q4          NaN

可以看到，这次输出的结果包含了所有的层级，而不是只包含了Year这个层级。另外，这次的重采样是按照季度级别进行的，并且对Sales进行了平均值的计算。

总结

Pandas中的MultiIndex是一种非常有用的数据结构，能够帮助我们处理复杂的数据分层结构。在处理MultiIndex下的DataFrame时，重采样也是一项非常有用的工具，可以帮助我们对时间序列数据进行分析和处理。通过本文的介绍，相信大家对于MultiIndex下的重采样有了更深刻的理解，可以在实际工作中更好地运用这些知识。