标签：重要 ack class 显示 shape 中国大陆 筛选 获得 from
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创建多层索引
数据重塑与轴向旋转
Series
最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组，Series也可以创建多层索引。
s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘c‘,‘c‘],[‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘]])
# 输出 a 期中 59 期末 43 b 期中 28 期末 99 c 期中 92 期末 58 dtype: int32
DataFrame
df1 = DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(4,6)),
index = list(‘东南西北‘),
columns=[[‘python‘,‘python‘,‘math‘,‘math‘,‘En‘,‘En‘],[‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘]])
python math En
期中 期末 期中 期末 期中 期末
东 137 119 22 3 130 79
南 90 146 60 80 143 23
西 105 31 125 87 7 66
北 131 62 13 67 81 3
使用数组构造
df2 = DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(4,6)), index = list(‘东南西北‘), columns=[[‘python‘,‘python‘,‘math‘,‘math‘,‘En‘,‘En‘],[‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘,‘期中‘,‘期末‘]])
python math En
期中 期末 期中 期末 期中 期末
东 99 10 148 9 146 104
南 65 75 7 1 74 107
西 136 45 83 121 61 12
北 143 131 85 27 55 47
使用tuple构造
df3 = DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(4,6)),
index = list(‘东南西北‘),
columns =pd.MultiIndex.from_tuples([(‘python‘,‘期中‘),(‘python‘,‘期末‘),
(‘math‘,‘期中‘),(‘math‘,‘期末‘),
(‘En‘,‘期中‘),(‘En‘,‘期末‘)]))
python math En
期中 期末 期中 期末 期中 期末
东 4 76 53 117 62 29
南 124 28 61 13 62 117
西 87 137 64 125 44 76
北 82 120 75 126 78 101
使用product构造（推荐）
df4 = DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(8,12)),
columns = pd.MultiIndex.from_product([[‘模拟考‘,‘正式考‘],
[‘数学‘,‘语文‘,‘英语‘,‘物理‘,‘化学‘,‘生物‘]]),
index = pd.MultiIndex.from_product([[‘期中‘,‘期末‘],
[‘雷军‘,‘李斌‘],
[‘测试一‘,‘测试二‘]]))
模拟考 正式考
数学 语文 英语 物理 化学 生物 数学 语文 英语 物理 化学 生物
期中 雷军 测试一 18 74 113 13 15 73 80 122 80 45 38 103
测试二 107 21 7 110 50 32 94 61 78 107 29 17
李斌 测试一 62 73 41 8 111 89 100 27 70 58 78 9
测试二 142 57 22 103 121 117 134 76 122 112 147 129
期末 雷军 测试一 129 26 144 106 63 130 23 68 64 92 126 86
测试二 135 84 137 44 121 64 133 56 70 116 147 96
李斌 测试一 56 141 40 20 83 84 133 144 105 100 129 52
测试二 73 3 114 103 105 41 85 39 30 112 94 64
层次化索引：层次化索引pandas的一项重要功能,它能使我们在一个轴上拥有多个索引
Series的层次化索引
import numpy as np
import pandas as pd
s=pd.Series(np.arange(1,10),index=[[‘a‘,‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘b‘,‘c‘,‘c‘,‘c‘],[‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘]]) print(s) print(s.index) #取值(外层索引) print(s[‘a‘]) print(s[‘a‘:‘c‘]) #取值(内层索引 ) print(s[:,‘1‘]) #取值(具体值) print(s[‘a‘,‘1‘]) #通过unstack方法可以将Series变成一个DataFrame s=s.unstack() print(s) #通过 stack方法可以将stack方法将DataFrame变成Series s=s.stack() print(s)
#原始数据
a 1 1 2 2 3 3 b 1 4 2 5 3 6 c 1 7 2 8 3 9 dtype: int32
#索引 MultiIndex(levels=[[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
#s[‘a‘],通过外层索引取值 1 1 2 2 3 3 dtype: int32
#s[‘a‘:‘c‘],切片 a 1 1 2 2 3 3 b 1 4 2 5 3 6 c 1 7 2 8 3 9 dtype: int32
#s[:,‘1‘],内层索引取值 a 1 b 4 c 7 dtype: int32
#s[‘a‘,‘1‘],取具体值 1
#通过unstack方法将Series转为DataFrame 1 2 3 a 1 2 3 b 4 5 6 c 7 8 9
#通过stack方法将DataFrame转为Series a 1 1 2 2 3 3 b 1 4 2 5 3 6 c 1 7 2 8 3 9 dtype: int32
DataFrame的层次化索引
#对于 DataFrame来说，行和列都能进行层次化索引，这就是说，可以有四个索引 #set_index可以把列变成索引 #reset_index是把索引变成列 #每一个索引都是一个元组
import numpy as np
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=[[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘],[1,2,1,2]],columns=[[‘A‘,‘A‘,‘B‘],[‘Z‘,‘X‘,‘C‘]])
print(‘原始数据:‘)
print(data)
#取值
# (1) 可以直接使用列名称来进行列索引
# (2) 使用行索引需要用ix()，loc()等函数
# 推荐使用loc()函数
#确定一个值需要四个索引
#取列
print(‘取列‘)
print(data[‘A‘,‘Z‘])
#取行
print(‘取行‘)
print(data.loc[‘a‘,1])
#取某个值
print(‘取值‘)
print(data.loc[‘a‘,1][‘A‘,‘Z‘])
原始数据:
A B
Z X C
a 1 0 1 2
2 3 4 5
b 1 6 7 8
2 9 10 11
取列
a 1 0
2 3
b 1 6
2 9
Name: (A, Z), dtype: int32
取行
A Z 0
X 1
B C 2
Name: (a, 1), dtype: int32
取值
0
# set_index是把列变成索引
# reset_index是把索引变成列
# 这样做会大大简化我们的筛选环节
import numpy as np
import pandas as pd
# 读入数据
df=pd.read_csv(‘data1.txt‘)
print(‘原始数据‘)
print(df)
print(‘设置列为索引‘)
df=df.set_index([‘产地‘,‘名字‘])
print(df)
#每一个索引都是一个元组
print(‘返回索引的格式‘)
print(df.index[0])
#获得某一行数据，数据以内层索引为序列
print(‘获得某一行数据‘)
print(df.loc[‘美国‘])
#对调内外层索引
print(‘对调内外层索引‘)
df=df.swaplevel(‘产地‘,‘名字‘)
print(df)
#取消层次化索引
print(‘取消层次化索引‘)
df=df.reset_index()
print(df)
原始数据
名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分
0 美丽人生 42995 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 116 1997 9.5
1 阿甘正传 580897 剧情/爱情 美国 1994-06-23 142 1994 9.4
2 肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 142 1994 9.6
3 控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 116 1957 9.5
4 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 171 1993 9.4
设置列为索引
投票人数 类型 上映时间 时长 年代 评分
产地 名字
意大利 美丽人生 42995 剧情/喜剧/爱情 1997-12-20 116 1997 9.5
美国 阿甘正传 580897 剧情/爱情 1994-06-23 142 1994 9.4
肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 1994-09-10 142 1994 9.6
控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 1957-12-17 116 1957 9.5
中国大陆 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 1993-01-01 171 1993 9.4
返回索引的格式
(‘意大利‘, ‘美丽人生‘)
获得某一行数据
投票人数 类型 上映时间 时长 年代 评分
名字
阿甘正传 580897 剧情/爱情 1994-06-23 142 1994 9.4
肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 1994-09-10 142 1994 9.6
控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 1957-12-17 116 1957 9.5
对调内外层索引
投票人数 类型 上映时间 时长 年代 评分
名字 产地
美丽人生 意大利 42995 剧情/喜剧/爱情 1997-12-20 116 1997 9.5
阿甘正传 美国 580897 剧情/爱情 1994-06-23 142 1994 9.4
肖申克的救赎 美国 692795 剧情/犯罪 1994-09-10 142 1994 9.6
控方证人 美国 42995 剧情/悬疑/犯罪 1957-12-17 116 1957 9.5
霸王别姬 中国大陆 478523 剧情/爱情/同性 1993-01-01 171 1993 9.4
取消层次化索引
名字 产地 投票人数 类型 上映时间 时长 年代 评分
0 美丽人生 意大利 42995 剧情/喜剧/爱情 1997-12-20 116 1997 9.5
1 阿甘正传 美国 580897 剧情/爱情 1994-06-23 142 1994 9.4
2 肖申克的救赎 美国 692795 剧情/犯罪 1994-09-10 142 1994 9.6
3 控方证人 美国 42995 剧情/悬疑/犯罪 1957-12-17 116 1957 9.5
4 霸王别姬 中国大陆 478523 剧情/爱情/同性 1993-01-01 171 1993 9.4
import numpy as np
import pandas as pd
# 读入数据
df=pd.read_csv(‘data1.txt‘)
print(‘原始数据‘)
print(df)
#数据旋转 # # 行和列转化 # .T可以直接让数据的行和列进行交换
print(‘进行行和列的转换‘)
print(df.T)
#DataFrame也可以使用stack和unstack，转化为层次化索引的Series
print(‘DataFrame---->Series‘)
df=df.stack()
print(df)
print(‘Series--->DataDrame‘)
df=df.unstack()
print(df)
原始数据
名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分
0 美丽人生 42995 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 116 1997 9.5
1 阿甘正传 580897 剧情/爱情 美国 1994-06-23 142 1994 9.4
2 肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 142 1994 9.6
3 控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 116 1957 9.5
4 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 171 1993 9.4
进行行和列的转换
0 1 2 3 4
名字 美丽人生 阿甘正传 肖申克的救赎 控方证人 霸王别姬
投票人数 42995 580897 692795 42995 478523
类型 剧情/喜剧/爱情 剧情/爱情 剧情/犯罪 剧情/悬疑/犯罪 剧情/爱情/同性
产地 意大利 美国 美国 美国 中国大陆
上映时间 1997-12-20 1994-06-23 1994-09-10 1957-12-17 1993-01-01
时长 116 142 142 116 171
年代 1997 1994 1994 1957 1993
评分 9.5 9.4 9.6 9.5 9.4
DataFrame---->Series
0 名字 美丽人生
投票人数 42995
类型 剧情/喜剧/爱情
产地 意大利
上映时间 1997-12-20
时长 116
年代 1997
评分 9.5
1 名字 阿甘正传
投票人数 580897
类型 剧情/爱情
产地 美国
上映时间 1994-06-23
时长 142
年代 1994
评分 9.4
2 名字 肖申克的救赎
投票人数 692795
类型 剧情/犯罪
产地 美国
上映时间 1994-09-10
时长 142
年代 1994
评分 9.6
3 名字 控方证人
投票人数 42995
类型 剧情/悬疑/犯罪
产地 美国
上映时间 1957-12-17
时长 116
年代 1957
评分 9.5
4 名字 霸王别姬
投票人数 478523
类型 剧情/爱情/同性
产地 中国大陆
上映时间 1993-01-01
时长 171
年代 1993
评分 9.4
dtype: object
Series--->DataDrame
名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分
0 美丽人生 42995 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 116 1997 9.5
1 阿甘正传 580897 剧情/爱情 美国 1994-06-23 142 1994 9.4
2 肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 142 1994 9.6
3 控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 116 1957 9.5
4 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 171 1993 9.4
标签：重要 ack class 显示 shape 中国大陆 筛选 获得 from
原文地址：https://www.cnblogs.com/-wenli/p/10287202.html
