Pandas 的.loc方法在多级索引中的使用

Pandas 的.loc方法在多级索引中的使用

在本文中,我们将介绍如何在Pandas数据中使用.loc方法来访问和操作带有多级索引的数据。Pandas是一个强大的数据分析库,它支持用于索引和选择数据的许多选项。在多级索引的情况下,.loc方法使得选择数据变得更加灵活和方便。

阅读更多:Pandas 教程

多级索引

在Pandas中,我们可以创建许多类型的数据结构。其中,DataFrame和Series是最常见的。在这两种情况下,我们可以使用多级索引来标识数据。多级索引(MultiIndex)是指行或列上有多个层次的索引。

考虑一下以下示例:

import pandas as pd

data = {'first': [1, 2, 3, 4, 5],
        'second': [6, 7, 8, 9, 10],
        'third': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data, columns=['first', 'second', 'third'])
df = df.set_index(['first', 'second'])
print(df)
Python

输出结果:

              third
first second       
1     6          11
2     7          12
3     8          13
4     9          14
5     10         15
Python

在这个示例中,我们使用set_index()方法将DataFrame中的两列作为多级索引。现在,我们有两个索引级别——“first”和“second”,以及一个数据列“third”。

使用.loc方法

现在,我们知道了如何创建一个带有多级索引的DataFrame。下面,让我们看看如何使用.loc方法来选取和操作数据。

.loc的基本用法

.loc方法可以接受一个单独的元素、一个切片或一个布尔数组来选择数据。在使用多级索引时,我们需要按照索引层级的顺序来传递参数。例如,如果要选择“first”索引为2,“second”索引为7的行,我们可以:

print(df.loc[(2, 7)])
Python

输出结果:

third    12
Name: (2, 7), dtype: int64
Python

在这里,我们将元组(2, 7)传递给.loc方法。这是因为我们的索引有两个级别,所以需要用一个元组来标识每个级别。

我们还可以选择多个元素。例如,要选择“first”索引为2和5的行,可以:

print(df.loc[[2, 5]])
Python

输出结果:

              third
first second       
2     7          12
5     10         15
Python

此时,我们将列表[2, 5]传递给.loc方法。

使用切片

我们还可以使用切片来选择一个范围内的数据。需要注意的是,由于有多个层级,我们需要在.loc方法中传递一个元组,其中每个元素都是切片对象。例如,要选择第一个索引层级中值介于2和4之间(包括2和4),第二个索引层级中值介于7和9之间(包括7和9)的所有数据,可以:

print(df.loc[(slice(2, 4), slice(7, 9)))])
Python

输出结果:

              third
first second       
2     7          12
3     8          13
4     9          14
Python

使用布尔数组

我们还可以使用布尔数组来选择数据。这种方法在处理大型数据集时非常有用。例如,要选择第二个索引层级中数值大于8的所有数据,可以:

print(df.loc[(slice(None), df.index.get_level_values(1) > 8)])
Python

输出结果:

              third
first second       
4     9          14
5     10         15
Python

在这里,我们使用了获取第二个索引层级的布尔数组,该数组指示哪些行满足条件“第二个索引层级中数值大于8”。

部分.loc索引

有时候,我们只需要选取多级索引的一部分。可以使用.get_level_values()方法来部分索引。例如,要选择所有“second”索引为9的数据,可以:

print(df.loc[(slice(None), 9)])
Python

输出结果:

              third
first second       
4     9          14
Python

操作数据

.loc方法不仅可以用于选取数据,还可以用于修改数据。例如,要将“third”列中的每个元素减去10,可以:

df.loc[:, 'third'] = df.loc[:, 'third'] - 10
print(df)
Python

输出结果:

              third
first second       
1     6           1
2     7           2
3     8           3
4     9           4
5     10          5
Python

在这里,我们使用.loc方法选择了所有行和“third”列,并对该列中的每个元素执行减法操作。

总结

在这篇文章中,我们介绍了如何在Pandas中使用.loc方法来访问和操作带有多级索引的数据。 .loc方法使得选择数据变得更加灵活和方便。我们了解了如何使用元组、切片和布尔数组来选择数据。此外,我们还了解了如何部分索引和操作数据。希望这篇文章对你有所帮助!

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