这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas中怎么给多层索引降级，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

成都创新互联公司是一家专业提供泾源企业网站建设,专注与成都网站建设、网站制作、H5高端网站建设、小程序制作等业务。10年已为泾源众多企业、政府机构等服务。创新互联专业的建站公司优惠进行中。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7,2),columns =['a','b'] )
df.a = df.a %3
df['who'] = 'Bob'
df.loc[df.a%4==0,'who'] = 'Alice'

	a	b	who
0	0	1	Alice
1	2	3	Bob
2	1	5	Bob
3	0	7	Alice
4	2	9	Bob
5	1	11	Bob
6	0	13	Alice

# 对一个字段同时用3个聚合函数

gp1 = df.groupby('who').agg({'b':[sum,np.max, np.min], 'a':sum})
gp1

	b			a
	sum	amax	amin	sum
who
Alice	8.0	7.0	1.0	0
Bob	28.0	11.0	3.0	6

索引是有层次的,虚要通过下面这种方式,个人感觉不是很方便.下面介绍2种方法来解决这个问题

#有层次的索引访问方法
gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]

28.0

# 直接去除一层

gp2 = gp1.copy(deep=True)
gp2.columns = gp1.columns.droplevel(0)
gp2

	sum	amax	amin	sum
who
Alice	8.0	7.0	1.0	0
Bob	28.0	11.0	3.0	6

# 把2层合并到一层

gp3 = gp1.copy(deep=True)
gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()]
gp3

	b_sum	b_amax	b_amin	a_sum
who
Alice	8.0	7.0	1.0	0
Bob	28.0	11.0	3.0	6

关于Pandas中怎么给多层索引降级就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

本文标题：Pandas中怎么给多层索引降级-创新互联
网页链接：http://njwzjz.com/article/cceshi.html