层次化索引

 

层次化索引

层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能， 它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。

抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。

先看个Series例子：

 

对于一个层次化索引的对象， 选取数据子集的操作很简单：

 

 

 

 有时甚至还可以在“内层”中进行选取：

 

 根据层次化索引进行数据重塑

层次化索引在数据重塑和基于分组的操作（如透视表生成）中扮演着重要的角色。比如，这段数据可以通过其unstack

方法被重新安排到一个DataFrame中：

 

 unstack的逆运算是stack：

 

 

 

 DataFrame的分层

 

In [18]: frame = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)), index=[list('aabb'), [1, 2, 1, 2]], columns= [['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red', 'Green']])

In [19]: frame
Out[19]:
     Ohio     Colorado
    Green Red    Green
a 1     0   1        2
  2     3   4        5
b 1     6   7        8
  2     9  10       11

In [20]:

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