Класс MultiIndex

Класс MultiIndex применяется в Pandas для создания иерархических индексов, которые позволяют работать с многомерными данными. MultiIndex может быть создан из кортежей, массивов, произведения множеств или других структур данных. Уровни индекса имеют свои имена и коды, а также количество уровней доступно через атрибуты.

Создание MultiIndex из массивов

Создадим многоуровневый индекс из двух массивов:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2, 3, 3],
	['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
print(index)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 'a'),
		(1, 'b'),
		(2, 'a'),
		(2, 'b'),
		(3, 'a'),
		(3, 'b')],
   )

Создание MultiIndex из кортежей

Создадим индекс из списка кортежей:

import pandas as pd

tuples = [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
print(index)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 'a'),
		(1, 'b'),
		(2, 'a'),
		(2, 'b')],
   )

Создание MultiIndex через произведение

Используем метод from_product для создания декартова произведения множеств:

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_product(
	[[1, 2, 3], ['a', 'b']]
)
print(index)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 'a'),
		(1, 'b'),
		(2, 'a'),
		(2, 'b'),
		(3, 'a'),
		(3, 'b')],
   )

Создание DataFrame с MultiIndex

Создадим таблицу с многоуровневым индексом:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2],
	['a', 'b', 'a', 'b']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
df = pd.DataFrame(
	{'a': [10, 20, 30, 40], 'b': [100, 200, 300, 400]},
	index=index
)
print(df)

Результат выполнения кода:

  a	b
		1 a  10  100
		  b  20  200
		2 a  30  300
		  b  40  400

Получение уровней индекса

Получим значения уровня 0 с помощью метода get_level_values:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2],
	['a', 'b', 'a', 'b']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
values = index.get_level_values(0)
print(values)

Результат выполнения кода:

Index([1, 1, 2, 2], dtype='int64')

Удаление уровня индекса

Удалим уровень 1 с помощью метода droplevel:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2],
	['a', 'b', 'a', 'b']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
df = pd.DataFrame(
	{'a': [10, 20, 30, 40]},
	index=index
)
print(df.droplevel(1))

Результат выполнения кода:

Перестановка уровней

Поменяем уровни местами методом swaplevel:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2],
	['a', 'b', 'a', 'b']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
df = pd.DataFrame(
	{'a': [10, 20, 30, 40]},
	index=index
)
print(df.swaplevel(0, 1))

Результат выполнения кода:

Атрибуты MultiIndex

Получим количество уровней с помощью атрибута nlevels:

import pandas as pd

arrays = [
	[1, 1, 2, 2],
	['a', 'b', 'a', 'b'],
	['x', 'y', 'x', 'y']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)
print(index.nlevels)

Результат выполнения кода:

3

Смотрите также

метод from_arrays,
который создаёт MultiIndex из массивов
метод from_tuples,
который создаёт MultiIndex из кортежей
метод from_product,
который создаёт MultiIndex из произведения множеств
метод swaplevel,
который меняет местами уровни индекса