巧用嵌套列 Pandas 数据框，轻松驾驭嵌套数据
2024-03-19 10:53:18
创建嵌套列 Pandas 数据框：掌握分析嵌套数据的利器
嵌套数据在真实世界的数据集中无处不在，它给数据的存储和分析带来了独特的挑战。Pandas，一个流行的 Python 数据分析库，提供了使用嵌套字典创建嵌套列数据框的强大功能，使你能够以高效且直观的方式处理复杂数据结构。
嵌套列数据框的优势
嵌套列数据框提供了一种灵活的方法来表示和分析嵌套数据。与其他方法（如层次索引或 JSON）相比，它们具有以下优势：
- 易于理解： 嵌套列直观地反映了数据的层次结构，使你能够轻松地理解和可视化数据。
- 高效查询： 使用嵌套列，你可以使用直观的语法对嵌套组执行复杂查询和聚合操作。
- 支持各种分析： 嵌套列数据框使你能够执行各种分析，从简单的统计计算到高级的机器学习模型。
如何从嵌套字典创建嵌套列数据框
创建嵌套列数据框的过程涉及以下步骤：
- 将嵌套字典转换为 DataFrame： 使用
pd.DataFrame.from_dict()函数，将嵌套字典转换为一个平面 DataFrame。 - 创建层次索引： 使用
pd.MultiIndex.from_tuples()函数，基于嵌套字典的键创建层次索引。 - 设置层次索引： 使用
df.set_index()函数，将层次索引设置为 DataFrame 的索引。 - 重新排列列： 使用
df.swaplevel()函数，将列重新排列为嵌套的顺序。
代码示例
考虑以下嵌套字典：
nested_dict = {
'Marks': {
'Physics': {
'Theo': 99,
'Prac': 100
},
'Biology': {
'Theo': 89,
'Prac': 100
}
}
}
使用上述步骤，我们可以将嵌套字典转换为嵌套列数据框：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(nested_dict)
index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(nested_dict['Marks'].items()), names=['Subject', 'Category'])
df = df.set_index(index)
df = df.swaplevel(axis=1)
print(df)
输出：
Marks
Physics | Biology
Theo|Prac | Theo|Prac
99 | 100 | 89 | 100
分析嵌套数据
嵌套列数据框使你能够对嵌套数据执行各种分析操作，包括：
- 计算嵌套组的汇总统计信息
- 按嵌套级别过滤数据
- 对特定嵌套组执行聚合操作
其他替代方案
虽然嵌套列数据框是处理嵌套数据的强大工具，但也有一些替代方案可供考虑：
- 层次索引的平面数据框： 使用单层数据框，并使用层次索引表示嵌套结构。这种方法可能更直观，但操作起来可能不那么灵活。
- JSON 或 NoSQL 数据库： 将嵌套数据存储在 JSON 或 NoSQL 数据库中，然后使用专门的工具进行分析。这种方法提供可扩展性，但可能需要更复杂的查询。
结论
掌握使用嵌套字典创建嵌套列 Pandas 数据框的技术，可以为你打开一个高效且灵活的数据分析世界。通过遵循本文中概述的步骤，你可以轻松地表示和分析嵌套数据，从中提取有价值的见解。
常见问题解答
Q1：如何处理嵌套字典中缺少的键？
A1： 你可以使用 pd.DataFrame.from_dict() 函数中的 orient 参数指定缺少键的处理方式。
Q2：如何按嵌套级别分组数据？
A2： 使用 groupby() 函数，并指定相应的嵌套级别作为分组键。
Q3：是否可以使用 Pandas 0.25 及更低版本创建嵌套列数据框？
A3： 是的，你可以使用 pd.MultiIndex.from_arrays() 函数来创建层次索引。
Q4：嵌套列数据框与层次索引的平面数据框有什么区别？
A4： 嵌套列数据框将嵌套结构表示为单独的列，而层次索引的平面数据框则使用层次索引表示。
Q5：嵌套列数据框有哪些实际应用？
A5： 嵌套列数据框广泛用于分析具有层次结构的数据，例如组织架构、财务报表和科学实验结果。
