如何在 Pandas 中使用多级索引进行分组？

多级索引数据框是具有多个索引的数据框。假设以下是我们存储在桌面上的 CSV 文件 −

首先，导入 pandas 库并读取上述 CSV 文件 −

import pandas as pd

df = pd.read_csv("C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv") print(df)

我们将数据框的“Car”和“Place”列组成索引 −

df = df.set_index(['Car', 'Place'])

现在，数据框被分组为具有“Car”和“Place”列的多级索引数据框。

现在，让我们在多级索引数据框上使用 groupby：

res = df.groupby(level=['Car'])['UnitsSold'].mean() print(res)

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例子

以下是代码 −

import pandas as pd

df = pd.read_csv("C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv")
print(df)

# set Car and Place columns of the DataFrame as index
df = df.set_index(['Car', 'Place'])

# sorting
df.sort_index()

# groupby on multiindex datafram
res = df.groupby(level=['Car'])['UnitsSold'].mean()
print(res)

输出

这将产生以下输出 −

          Car         Place       Sold
0         BMW         Delhi         95
1    Mercedes     Hyderabad         80
2  Lamborgini    Chandigarh         80
3        Audi     Bangalore         75
4    Mercedes     Hyderabad         90
5     Porsche        Mumbai         90
6  RollsRoyce        Mumbai         95
7         BMW         Delhi         50
Car
Audi       75.8
BMW        72.5
Lamborgini 80.0
Mercedes   85.0
Porsche    90.0
RollsRoyce 95.0
Name: UnitsSold, dtype: float64