从 .tsv 文件 (pandas) 创建层次索引答案

【问题标题】：Create a hierarchical index from a .tsv file (pandas)从 .tsv 文件 (pandas) 创建层次索引
【发布时间】：2016-10-22 06:06:24
【问题描述】：

我有一个这种形状的数据框（不是实际的）：

水果香蕉屋-1 15

水果香蕉屋-2 4

水果苹果屋-2 6

水果苹果屋-2 8

蔬菜西兰花屋 3 8

生菜馆-4 12

蔬菜辣椒屋 5 3

蔬菜玉米屋-4 4

调味橄榄油屋 6 2

调味醋屋-7 2

我想知道是否有一种方法可以在 Pandas 中创建一个具有以下两个级别的分层索引的数据框：食物类型、食物。然后为每个人分配一个位置和一个数量。我无法手动执行此操作，因为实际数据集有超过 60,000 行。我想到的一种方法是从 tsv 文件创建一个列表，然后将其用作索引，但我想还有一种更自动的方法。提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python csv pandas indexing dataframe

【解决方案1】：

试试这个：

In [11]: df
Out[11]:
        Type       Food      Loc  Num
0      Fruit     Banana  House-1   15
1      Fruit     Banana  House-2    4
2      Fruit      Apple  House-2    6
3      Fruit      Apple  House-2    8
4  Vegetable   Broccoli  House-3    8
5  Vegetable    Lettuce  House-4   12
6  Vegetable    Peppers  House-5    3
7  Vegetable       Corn  House-4    4
8  Seasoning  Olive Oil  House-6    2
9  Seasoning    Vinegar  House-7    2

In [13]: df = df.set_index(['Type','Food'])

In [14]: df
Out[14]:
                         Loc  Num
Type      Food
Fruit     Banana     House-1   15
          Banana     House-2    4
          Apple      House-2    6
          Apple      House-2    8
Vegetable Broccoli   House-3    8
          Lettuce    House-4   12
          Peppers    House-5    3
          Corn       House-4    4
Seasoning Olive Oil  House-6    2
          Vinegar    House-7    2

顺便说一句，您可以在读取 TSV/CSV 文件时“即时”执行此操作：

df = pd.read_csv(filename, sep='\t', header=None,
                 columns=['Type','Food','Loc','Num'],
                 index_col=['Type','Food'])

【讨论】：