Метод from_frame

Классовый метод from_frame применяется к MultiIndex и создаёт иерархический индекс из переданного DataFrame. Каждый столбец таблицы становится уровнем индекса. Первым и единственным обязательным параметром является DataFrame. Дополнительно можно указать параметр sortorder для сортировки уровней.

Синтаксис

pd.MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None)

Пример

Давайте создадим иерархический индекс из простого DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
mindex = pd.MultiIndex.from_frame(df)
print(mindex)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 10),
			(2, 20),
			(3, 30)],
		   names=['a', 'b'])

Пример

Теперь создадим MultiIndex с тремя уровнями:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'level_1': [1, 1, 2, 2],
	'level_2': ['x', 'y', 'x', 'y'],
	'level_3': [10, 20, 30, 40]
})
mindex = pd.MultiIndex.from_frame(df)
print(mindex)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 'x', 10),
			(1, 'y', 20),
			(2, 'x', 30),
			(2, 'y', 40)],
		   names=['level_1', 'level_2', 'level_3'])

Пример

Используем параметр sortorder для сортировки уровней:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [3, 1, 2],
	'b': [30, 10, 20]
})
mindex = pd.MultiIndex.from_frame(df, sortorder=0)
print(mindex)

Результат выполнения кода:

MultiIndex([(1, 10),
			(2, 20),
			(3, 30)],
		   names=['a', 'b'])

Пример

Используем созданный MultiIndex для индексации DataFrame:

import pandas as pd

df_index = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
mindex = pd.MultiIndex.from_frame(df_index)
data = pd.DataFrame({
	'value': [100, 200, 300]
}, index=mindex)
print(data)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

класс MultiIndex,
который представляет иерархический индекс
метод from_tuples,
который создаёт MultiIndex из списка кортежей
метод from_arrays,
который создаёт MultiIndex из списка массивов
метод to_frame,
который преобразует MultiIndex обратно в DataFrame