Python Pandas MultiIndex.from_product()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas MultiIndex.from_product()函数从多个迭代项的笛卡尔乘积中生成一个MultiIndex。

语法: MultiIndex.from_product(iterables, sortorder=None, names=None)

参数 :
iterables :每个iterable都有唯一的标签，用于索引的每一层。
sortorder :排序的级别（必须按该级别进行词法排序）。
names : 索引中各层的名称。

返回： index : MultiIndex

示例#1：使用MultiIndex.from_product()函数从多个迭代项的笛卡尔积中构造一个MultiIndex。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the first iterable
Price =[20, 35, 60, 85]
  
# Create the second iterable
Name =['Vanilla', 'Strawberry']
  
# Print the first iterable
print(Price)
  
# Print the second iterable
print("\n", Name)

输出 :

现在让我们使用上述两个迭代表来创建MultiIndex。

# Creating the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_product([Name, Price],
                       names =['Name', 'Price'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 :

正如我们在输出中看到的，该函数使用这两个迭代项的笛卡尔乘积创建了一个MultiIndex对象。

例子2：使用MultiIndex.from_product()函数从多个迭代器的笛卡尔积中构造一个MultiIndex。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the first iterable
Snake =['Viper', 'Cobra']
  
# Create the second iterable
Variety =['Brown', 'Yellow', 'Black']
  
# Print the first iterable
print(Snake)
  
# Print the second iterable
print("\n", Variety)

输出 :

现在让我们使用上述两个迭代表来创建MultiIndex。

# Creating the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_product([Snake, Variety], 
                       names =['Snake', 'Variety'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 :

该函数使用两个迭代变量创建了一个MultiIndex。