pandas 分层索引合并：如何避免重复行

python

2024-03-10 22:54:41

在 pandas 中合并层次数据，避免重复行

简介

在数据处理中，经常需要合并具有分层索引的数据集。为了防止重复行，我们需要找到一种在合并时只保留唯一索引的方法。本文将探讨使用 pandas 库解决这一问题的两种有效方法。

方法 1：层次索引合并

步骤：

创建分层键： 为要合并的数据集定义分层索引的键。
合并数据帧： 使用 pd.concat() 函数，将数据帧合并到一个具有指定键的分层索引中。
设置索引名称： 为分层索引设置名称，使其更容易识别。

示例：

import pandas as pd

# 创建数据集
df_a = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 4, 5]})
df_b = pd.DataFrame({'B1': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 创建分层键
keys = ['primary']

# 合并数据帧
df = pd.concat([df_a, df_b], keys=keys)

# 设置索引名称
df.index.set_names(keys)

优点：

保持原始数据集的层次结构。
易于理解和实现。

方法 2：多索引重塑

步骤：

重塑数据帧： 将每个数据帧重塑为具有多索引的宽表。
连接重塑后的数据帧： 将重塑后的数据帧连接到一个具有多个列的新数据帧中。

示例：

import pandas as pd

# 重塑数据帧
df_a_wide = df_a.reset_index().set_index(['primary']).unstack()
df_b_wide = df_b.reset_index().set_index(['primary']).unstack()

# 连接重塑后的数据帧
df = pd.concat([df_a_wide, df_b_wide], axis=1)

优点：

处理更复杂的层次结构。
消除重复的行。

访问数据

合并后，可以使用多索引来访问数据：

df.loc[('primary', 2), 'A1']  # 访问 A1 列中 primary=2 的值
df.loc[('primary', 3), 'B1']  # 访问 B1 列中 primary=3 的值

结论

通过采用这些方法，我们可以有效地在 pandas 中合并具有分层索引的数据集，而不会出现重复的行。这对于数据转换、分析和建模非常有用。

常见问题解答

为什么不使用 pd.merge() 函数？
pd.merge() 函数适用于合并具有相同列的表，而分层索引合并需要更高级的方法。
是否可以合并具有不同层次的数据集？
是的，可以使用 pd.concat() 函数的 join 参数来合并具有不同层次的数据集。
如何处理具有空值的层次索引？
对于具有空值的层次索引，可以使用 df.dropna(how='all') 来删除空行。
是否可以在合并后更改层次索引的顺序？
是的，可以使用 df.reorder_levels() 函数来更改层次索引的顺序。
合并后如何检查是否存在重复行？
可以使用 df.duplicated() 函数检查是否还有重复行，并根据需要使用 df.drop_duplicates() 来删除它们。