溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編給大家分享一下Pandas多層級索引怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
Pandas庫的名字來源于其中3種主要數據結構開頭字母的縮寫：
Panel,Dataframe,Series。
其中Series表示一維數據，Dataframe表示二維數據，Panel表示三維數據。
但實際上，當數據高于二維時，我們一般用包含多層級索引的Dataframe進行表示，而不是使用Panel。
原因是使用多層級索引展示數據更加直觀，操作數據更加靈活，并且可以表示3維，4維乃至任意維度的數據。
1，指定多維列表作為columns
2，使用pd.MultiIndex中的方法顯式生成多層級索引
可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多層級索引。
3，使用set_index方法將普通列轉成多層級索引
這種方法只能生成多層級行索引。
4，groupby和pivot_table等方法也可以生成帶有多層級索引的結果
多層級索引Series或多層級DataFrame支持方括號直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。
1，多層級Series的取值
2，多層級DataFrame的取值
多層級索引相關操作包括stack和unstack,set_index和reset_index，以及指定level的相關方法。
1，stack和unstack
2，set_index和reset_index
3，指定level的相關方法
以上是“Pandas多層級索引怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
