《数据分析》课件-任务3.6 层次化索引

任务3.6层次化索引Python数据分析学习目标及重难点学习目标：层次化索引学习重点：层次化索引目录学习内容1.认识层次化索引2.层次化索引的操作01认识层次化索引1.认识层次化索引某公司使用图表绘制了2014年每月的销售额，其中，左图为该公司2014年销售额的三维柱状图，右图为该公司2014年销售额的二维柱状图。经过比较可以发现，两者都能够很好地反映出每个月份的销售成本、销售金额与盈利，不过，三维的数据要比二维数据操作更麻烦一些。我们更希望能够以低维度的形式来展示多维度数据的效果，而Pandas中的层次化索引恰好是此类问题的解决方案。接下来，本节将针对层次化索引进行详细的讲解。1.认识层次化索引前面所涉及的Pandas对象都只有一层索引结构(行索引、列索引)，又称为单层索引，层次化索引可以理解为单层索引的延伸，即在一个轴方向上具有多层索引。对于两层索引结构来说，它可以分为内层索引和外层索引。以某些省市的面积表格为例我们来认识一下什么是层次化索引，具体如图所示。1.认识层次化索引按照从左往右的顺序，位于最左边的一列是省的名称，表示外层索引，位于中间的一列是城市的名称，表示内层索引，位于最右边的一列是面积大小，表示数据。Series和DataFrame均可以实现层次化索引，最常见的方式是在构造方法的index参数中传人一个嵌套列表。接下来，创建具有两层索引结构的Series和DataFrame对象，使用DataFrame生成层次化索引的方式与Series生成层次化索引的方式大致相同，都是对参数index进行设置。需要注意的是，在创建层次化索引对象时，嵌套函数中两个列表的长度必须是保持一致的.否则将会出现ValueError错误。1.认识层次化索引除了使用嵌套列表的方式构造层次化索引以外，还可以通过Mulilndex类的方法构建一个层次化索引。MultiIndex类提供了3种创建层次化索引的方法，具体如下:MultiIndex.from_tuples0:将元组列表转换为Multilndex。Multilndex.fromarrays0:将数组列表转换为MultiIndex。Multilndex.from_product0:从多个集合的笛卡儿乘积中创建一个MultiIndex。使用上面的任一种方法，都可以返回一个Multilndex类对象。在Multldex类对象中有三个比较重要的属性，分别是levels、labels和names，其中，levels表示每个级别的唯一标签labels表示每一个索引列中每个元素在levels中对应的第几个元素names可以设置索引等级名称。1.认识层次化索引总共有三种方法创建：1.通过fromtuples0)方法创建Multiindex对象from_tuples0方法可以将包含若于个元组的列表转换为Mulilndex对象，其中元组的第一个元素作为外层索引，元组的第二个元素作为内层索引。2.通过fromarrays()方法创建Multilndex对象from_arrays0方法是将数组列表转换为Multilndex对象，其中嵌套的第一个列表将作为外层索引，嵌套的第二个列表将作为内层索引。3.通过from_product()方法创建Multilndex对象from_product0方法表示从多个集合的笛卡儿乘积中创建一个Multilndex对象。02层次化索引的操作2.层次化索引的操作有关层次化索引的常用操作包括选取子集操作、交换分层顺序和排序分层。其中，交换分层顺序是指外层索引与内层索引互换。接下来，我们来一一介绍这三种操作。1.选取子集操作假设某商城在3月份统计了书籍的销售情况，并记录在如图所示的表格(部分)中。2.层次化索引的操作上述表格中，从左边数第1列的数据表示书的类别，第2列的数据表示书籍的名称第3列的数据表示书籍的销售数量。其中，第1列内容作为外层索引使用，第2列内容作为内层索引使用。2.交换分层顺序交换分层顺序是指交换外层索引和内层索引的位置。假设将图中的表格进行交换分层操作，则交换前后的结果如图所示。2.层次化索引的操作在Pandas中，交换分层顺序的操作可以使用swaplevel()方法来完成。通过结果可以看出，外层索引和内层索引完成了交换，而且交换后它们对应的数据没有发生任何变化。3.排序分层要想按照分层索引对数据排序，则可以通过sort_index0方法实现，该方法的语法格式如下:2.层次化索引的操作上述方法的部分参数含义如下:(1)by