不懂Python中pandas的层级索引是什么？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。
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1、认识层级索引
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 是外层索引，第二个 list 是内层索引：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> 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
a 0 -0.201536
1 -0.629058
2 0.766716
b 0 -1.255831
1 -0.483727
2 -0.018653
c 0 0.788787
1 1.010097
2 -0.187258
d 0 1.242363
1 -0.822011
2 -0.085682
dtype: float64
2、MultiIndex 索引对象
尝试打印上面示例中 Series 的索引类型，会得到一个 MultiIndex 对象，MultiIndex 对象的 levels 属性表示两个层级中分别有那些标签，codes 属性表示每个位置分别是什么标签，如下所示：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> 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
a 0 0.035946
1 -0.867215
2 -0.053355
b 0 -0.986616
1 0.026071
2 -0.048394
c 0 0.251274
1 0.217790
2 1.137674
d 0 -1.245178
1 1.234972
2 -0.035624
dtype: float64
>>>
>>> type(obj.index)
>>>
>>> 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, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
通常可以使用 from_arrays() 方法来将数组对象转换为 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'])其他常用方法见下图：
3、提取值
对于这种有多层索引的对象，如果只传入一个参数，则会对外层索引进行提取，其中包含对应所有的内层索引，如果传入两个参数，则第一个参数表示外层索引，第二个参数表示内层索引，示例如下：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> 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
a 0 0.550202
1 0.328784
2 1.422690
b 0 -1.333477
1 -0.933809
2 -0.326541
c 0 0.663686
1 0.943393
2 0.273106
d 0 1.354037
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]
a 1.422690
b -0.326541
c 0.273106
d -2.343777
dtype: float64
4、交换分层与排序
MultiIndex 对象的 swaplevel() 方法可以交换外层与内层索引，sortlevel() 方法会先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序，如果设置 ascending 参数为 False 则会降序排列，示例如下：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> 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
a 0 -0.110215
1 0.193075
2 -1.101706
b 0 -1.325743
1 0.528418
2 -0.127081
c 0 -0.733822
1 1.665262
2 0.127073
d 0 1.262022
1 -1.170518
2 0.966334
dtype: float64
>>>
>>> obj.swaplevel()
0 a -0.110215
1 a 0.193075
2 a -1.101706
0 b -1.325743
1 b 0.528418
2 b -0.127081
0 c -0.733822
1 c 1.665262
2 c 0.127073
0 d 1.262022
1 d -1.170518
2 d 0.966334
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, 5, 8, 11], dtype=int32))
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