1、理解层次索引

以下示例将创建一个 Series 对象， 索引 Index 由两个子 list 组成，第一个子 list 是外部索引，第二个 list 内层索引：

>>>importpandasaspd
>>>importnumpyasnp
>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],[0，1，2，0，1，2，0，1，2，0，1，2]]
>>>obj
a0-0.201536
1-0.629058
20.766716
b0-1.255831
1-0.483727
2-0.018653
c00.788787
11.010097
2-0.187258
d01.242363
1-0.822011
2-0.085682
dtype:float64

2、MultiIndex 索引对象

试着打印上面的示例 Series 索引类型，会得到一个索引类型 MultiIndex 对象，MultiIndex 对象的levels属性表示两个层次中有哪些标签，codes属性表示每个位置的标签是什么，如下:

>>>importpandasaspd
>>>importnumpyasnp
>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],1,2,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,2]])
>>>obj
a00.035946
1-0.867215
2-0.053355
b0-0.986616
10.026071
2-0.048394
c00.251274
10.217790
21.137674
d0-1.245178
11.234972
2-0.035624
dtype:float64
>>>
>>>type(obj.index)
<class'pandas.core.indexes.multi.MultiIndex'>
>>>
>>>obj.index
MultiIndex([('a',0),
('a',1),
('a',2),
('b',0),
('b',1),
('b',2),
('c',0),
('c',1),
('c',2),
('d',0),
('d',1),
('d',2)],
)
>>>obj.index.levels
FrozenList([['a','b','c','d'],[0，1，2]])
>>>
>>>obj.index.codes
FrozenList([0、0、0、1、1、2、2、2、3、3、3][0、1、2、0、1、2、0、1、0、1、2]]

通常可以使用 from_arrays() 该方法将数组对象转换为 MultiIndex 索引对象：

>>>arrays=[1，1，2，2]['red','blue','red','blue']]
>>>pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('number','color'))
MultiIndex(1，'red'),
(1,'blue'),
(2,'red'),
(2,'blue')],
names=['number','color'])

其它常用方法见下图：

3、提取值

对于具有多层索引的对象，如果只输入一个参数，将提取外部索引，包括所有相应的内部索引。如果输入两个参数，第一个参数表示外部索引，第二个参数表示内部索引，如下：

>>>importpandasaspd
>>>importnumpyasnp
>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],1,2,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,2]])
>>>obj
a00.550202
10.328784
21.422690
b0-1.333477
1-0.933809
2-0.326541
c00.663686
10.943393
20.273106
d01.354037
1-2.312847
2-2.343777
dtype:float64
>>>
>>>obj['b']
0-1.333477
1-0.933809
2-0.326541
dtype:float64
>>>
>>>obj['b',1]
-0.9338094811708413
>>>
>>>obj[:,2]
a1.422690
b-0.326541
c0.273106
d-2.343777
dtype:float64

4、交换分层和排序

MultiIndex 对象的 swaplevel() 该方法可以交换外层和内层索引，sortlevel() 该方法将首先对外部索引进行排序，然后对内部索引进行排序。默认情况下是升序。如果设置 ascending 参数为 False 会降序排列，如下：

>>>importpandasaspd
>>>importnumpyasnp
>>>obj=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c','d','d','d'],1,2,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,2]])
>>>obj
a0-0.110215
10.193075
2-1.101706
b0-1.325743
10.528418
2-0.127081
c0-0.733822
11.665262
20.127073
d01.262022
1-1.170518
20.966334
dtype:float64
>>>
>>>obj.swaplevel()
0a-0.110215
1a0.193075
2a-1.101706
0b-1.325743
1b0.528418
2b-0.127081
0c-0.733822
1c1.665262
2c0.127073
0d1.262022
1d-1.170518
2d0.966334
dtype:float64
>>>
>>>obj.swaplevel().index.sortlevel()
(MultiIndex([(0,'a'),
(0,'b'),
(0,'c'),
(0,'d'),
(1,'a'),
(1,'b'),
(1,'c'),
(1,'d'),
(2,'a'),
(2,'b'),
(2,'c'),
(2,'d')],
),array(0，3，6，9，1，4，7，10，2，8，11，dtype=int32))

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