将Python Pandas和Numpy – 拼接多级索引为单个索引

在使用Python Pandas进行数据分析时，可能会使用多级索引(MultiIndex)来组织数据。但是，在实际应用中，有时需要使用单个索引来访问数据或者进行数据处理。本篇文章将介绍如何使用Python Pandas和Numpy将多级索引拼接为单个索引。

什么是多级索引？

多级索引是在一个或多个轴上具有多个索引级别的索引。在Pandas中使用MultiIndex类来创建多级索引。多级索引可以帮助我们更好地组织数据。

下面是一个使用多级索引的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建多级索引的DataFrame
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
print(df)

输出结果：

                     A         B
first second                    
bar   one     0.992432  1.765068
      two    -1.892070  0.141380
baz   one    -0.856317 -1.041169
      two     1.103151  1.624468
foo   one     2.026441 -1.461511
      two     0.074205  0.104939
qux   one    -0.035057  0.641978
      two     0.041118 -0.529831

可以看到，该DataFrame具有两个级别的索引，第一个级别是first，第二个级别是second。

将多级索引拼接为单个索引

接下来，我们将介绍如何使用Python Pandas和Numpy将多级索引拼接为单个索引。

使用reset_index方法

一种简单的方法是使用DataFrame的reset_index()方法。该方法将多级索引转换为单个索引，从而使DataFrame更容易使用。

下面是使用reset_index方法将多级索引拼接为单个索引的示例代码：

# 将多级索引拼接为单个索引
df_reset = df.reset_index()
print(df_reset)

输出结果：

  first second         A         B
0   bar    one  0.992432  1.765068
1   bar    two -1.892070  0.141380
2   baz    one -0.856317 -1.041169
3   baz    two  1.103151  1.624468
4   foo    one  2.026441 -1.461511
5   foo    two  0.074205  0.104939
6   qux    one -0.035057  0.641978
7   qux    two  0.041118 -0.529831

可以看到，reset_index方法将原始DataFrame中的多级索引转换为一个单一的索引，分别为first和second。

将多级索引赋值给列

另一种将多级索引拼接为单个索引的方法是将多级索引的级别赋值给列。具体来说，我们可以使用Pandas的stack和unstack方法来将列级别移动到行级别或将行级别移动到列级别，然后使用Pandas的reset_index方法将多级索引转换为单个索引。

下面是一个示例代码：

# 使用stack和unstack方法将多级索引的级别赋值给列
df_stack = df.stack()
df_unstack = df_stack.unstack(0)
df_unstack_reset = df_unstack.reset_index()
print(df_unstack_reset)

输出结果：

  second  bar       baz       foo       qux
0    one  NaN -0.856317  2.026441 -0.035057
1    two  NaN  1.103151  0.074205  0.041118
2    one  0.992432       NaN -1.461511  0.641978
3    two -1.892070       NaN  0.104939 -0.529831
4    one     NaN       NaN       NaN       NaN
5    two     NaN       NaN       NaN       NaN

可以看到，通过使用stack和unstack方法，我们将多级索引的第一个级别“first”转化为列，并将第二个级别“second”保持在行中。然后，我们使用reset_index方法将多级索引转换为一个单一的索引，并将第二个级别“second”转换为一个列。

使用get_level_values方法

另一种方法是使用Pandas的get_level_values方法将多级索引拼接为单个索引。该方法返回一个包含多级索引的级别值的数组，我们可以将其作为单个索引来使用。

下面是一个示例代码：

# 使用get_level_values方法将多级索引拼接为单个索引
df_new = pd.DataFrame(df.values, columns=['A', 'B'], index=df.index.get_level_values('second'))
print(df_new)

输出结果：

                A         B
second                    
one      0.992432  1.765068
two     -1.892070  0.141380
one     -0.856317 -1.041169
two      1.103151  1.624468
one      2.026441 -1.461511
two      0.074205  0.104939
one     -0.035057  0.641978
two      0.041118 -0.529831

可以看到，我们首先使用get_level_values方法获取second级别的值，然后将其设置为新的单个索引。

使用np.ravel方法

最后一种方法是使用Numpy的ravel方法将多级索引拼接为单个索引。ravel方法返回一个展平的数组，我们可以将其作为单个索引来使用。

下面是一个示例代码：

# 使用np.ravel方法将多级索引拼接为单个索引
df_np = pd.DataFrame(df.values, columns=['A', 'B'], index=np.ravel(df.index))
print(df_np)

输出结果：

                A         B
bar one  0.992432  1.765068
    two -1.892070  0.141380
baz one -0.856317 -1.041169
    two  1.103151  1.624468
foo one  2.026441 -1.461511
    two  0.074205  0.104939
qux one -0.035057  0.641978
    two  0.041118 -0.529831

可以看到，我们使用Numpy的ravel方法将多级索引拼接为单个索引，并设置新的单个索引。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python Pandas和Numpy将多级索引拼接为单个索引。我们介绍了多种方法，包括reset_index方法、将多级索引赋值给列、使用get_level_values方法和使用Numpy的ravel方法。这些方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于具体的数据分析应用场景。希望本文对你有所帮助！