Pandas教程：如何为主要列标题创建子列（分级特定列）

Pandas 中为主要列标题创建子列：分级特定列

在使用 Pandas 处理数据时，分级索引可以帮助我们对数据进行组织和分析。通常，我们会将多个列同时分级为多级索引。但有时，我们只需要对特定的列进行分级，同时将其他列保留在主要索引中。

问题：分级特定列

想象一下我们有一个数据帧，其中包含以下列：

• A： 主要类别
• B： 子类别
• C： 数据值

我们的目标是将列 B 分级为列 C 的子索引，同时保持列 A 作为主要索引。

解决方案：set_levels() 方法

要实现这个目标，我们可以使用 Pandas 的 set_levels() 方法。让我们一步一步地了解这个方法：

1. 创建新列： 首先，我们创建一个新列 C，它包含与列 B 相同的值。这将作为分级的子索引。

2. 设置索引： 接下来，我们使用 set_levels() 方法将列 A 和 C 设置为索引。这将创建具有两个级别的多级索引，其中 A 是主要索引，C 是子索引。

示例

让我们使用一个示例来演示 set_levels() 方法：

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'B': [0, 1, 2, 3, 4], 'C': ['x', 'y', 'z', 'a', 'b']})

# 设置多级索引
df = df.set_index(['A', 'C'])

# 查看结果
print(df)

输出：

   B
A   C
a  x  0
   y  1
b  z  2
c  a  3
d  b  4

正如你所看到的，列 B 已成功分级为列 C 的子索引，而列 A 保持为主要索引。

其他注意事项

值得注意的是：

• 确保新列与要分级的列具有相同的数据类型。
• 如果只想对现有列进行分级而不创建新列，可以使用 rename_axis() 方法。

结论

通过使用 Pandas 的 set_levels() 方法，我们可以轻松地为主要列标题创建子列。这在需要对特定列进行分级而保持其他列作为主要索引的情况下非常有用。

常见问题解答

1. 为什么我们需要为主要列标题创建子列？

有时，我们只想对特定的列进行分级，而将其他列保留在主要索引中。这允许我们组织和分析数据，同时保持列之间的层次结构。

2. 如何确保新列与要分级的列具有相同的数据类型？

在创建新列时，请使用相同的 dtype 参数，它与你要分级的列相同。

3. 除了 set_levels() 方法，还有其他方法可以分级特定列吗？

可以使用 rename_axis() 方法，它允许你将现有列重命名为索引级别，从而对该列进行分级。

4. 分级特定列有什么好处？

分级特定列可以增强数据的可读性和组织性，使我们能够更深入地了解数据之间的关系。

5. 这种方法在哪些实际场景中有用？

这种方法在需要对嵌套或分层数据进行分组或分析时非常有用。例如，在分析客户数据时，你可以将客户类型分级为客户位置的子索引。