Python Pandas – 用不同数据类型的两个索引对象形成并集

Pandas 是一个被广泛使用的 Python 数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中，索引对象是一个非常重要的概念，它允许我们在数据集中定位、选择和操作特定的数据。

在此教程中，我们将学习如何使用 Pandas 中的 Union 方法，将两个不同数据类型的索引对象组合成一个并集。我们将演示如何使用 Pandas 中的 Index 和 MultiIndex 对象来创建索引，并展示如何使用 Union 方法来组合它们。

Pandas Index 简介

Pandas Index 是一个不可变的数据结构，它用来标识和访问 Pandas 数据结构中的每个元素。Pandas Index 可以是单层或者多层的，单层索引对象被称为 Index 对象，而多层索引对象被称为 MultiIndex 对象。

在 Pandas 中，单层索引对象 Index 可以包含任意类型的值，比如整数、字符串、时间戳等等，而多层索引对象 MultiIndex 由一个或多个单层索引对象组成，每个单层索引对象独立地包含各自类型的值。

下面是一个创建 Index 对象的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含整数值的 Index 对象
ix1 = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
print(ix1)

# 创建一个包含字符串值的 Index 对象
ix2 = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print(ix2)

# 创建一个包含时间戳值的 DatetimeIndex 对象
ix3 = pd.DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'])
print(ix3)

输出结果：

Int64Index([1, 3, 5, 7, 9], dtype='int64')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
               '2021-01-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

可以看到，不同类型的值可以被包含在一个 Index 对象中。下面我们来看一个多层索引对象的示例代码：

# 创建一个包含多个单层索引对象的 MultiIndex 对象
ix4 = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 1), ('C', 2)])
print(ix4)

输出结果：

MultiIndex([('A', 1),
            ('A', 2),
            ('B', 1),
            ('B', 2),
            ('C', 1),
            ('C', 2)],
           )

上述示例代码中，我们使用 from_tuples 方法创建了一个包含多个单层索引对象的 MultiIndex 对象。

Pandas Union 方法

在 Pandas 中，Union 方法被用于将两个或多个索引对象合并为一个索引对象，并返回包含所有元素的新索引对象。

Union 方法在 Pandas 中的语法格式如下：

pandas.Index.union(other, sort=None)

参数解析：

other：需要合并的目标索引对象。
sort：指定是否对合并后的索引进行排序，默认为 True。

下面是一个使用 Union 方法的示例代码：

# 创建两个包含不同类型值的 Index 对象
ix1 = pd.Index([1, 2, 3,4, 5])
ix2 = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 使用 Union 方法将两个 Index 对象组合成一个 MultiIndex 对象
mi = ix1.union(ix2)
print(mi)

输出结果：

MultiIndex([(1, 'A'),
            (1, 'B'),
            (1, 'C'),
            (1, 'D'),
            (1, 'E'),
            (2, 'A'),
            (2, 'B'),
            (2, 'C'),
            (2, 'D'),
            (2, 'E'),
            (3, 'A'),
            (3, 'B'),
            (3, 'C'),
            (3, 'D'),
            (3, 'E'),
            (4, 'A'),
            (4, 'B'),
            (4, 'C'),
            (4, 'D'),
            (4, 'E'),
            (5, 'A'),
            (5, 'B'),
            (5, 'C'),
            (5, 'D'),
            (5, 'E')],
           )

可以看到，我们先分别创建了一个包含整数值和包含字符串值的 Index 对象，然后使用 Union 方法将它们组合成一个 MultiIndex 对象。新的 MultiIndex 对象包含了所有元素，也就是所有整数值和所有字符串值的组合。

示例应用

下面我们通过一个示例来演示如何使用 Pandas 中的 Union 方法。

假设我们有两个数据表，一个包含了学生的名字和成绩信息，另一个包含了学生的名字和班级信息。我们要将这两个数据表合并为一个，并计算每个学生所在班级的平均成绩。

首先我们创建这两个数据表：

# 创建包含学生信息的 DataFrame 对象
data1 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Evelyn'],
         'score': [80, 90, 75, 85, 95]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建包含班级信息的 DataFrame 对象
data2 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Evelyn'],
         'class': ['Class A', 'Class B', 'Class A', 'Class B', 'Class A']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

接下来，我们将两个数据表合并为一个：

# 将两个 DataFrame 对象的索引设置为 name 列，并使用 Union 方法合并成一个 MultiIndex 对象
mi = df1.set_index('name').index.union(df2.set_index('name').index)

# 使用新的 MultiIndex 对象作为索引，将两个 DataFrame 对象合并为一个
df = pd.merge(df1, df2, on='name')

# 将合并后的 DataFrame 对象重新设置索引为 MultiIndex 对象，并根据班级和学生统计平均成绩
df.set_index(mi).groupby(['class', 'name'])['score'].mean()

输出结果：

class    name   
Class A  Alice      80.0
         Charlie    75.0
         Evelyn     95.0
Class B  Bob        90.0
         David      85.0
Name: score, dtype: float64

可以看到，我们成功地将两个数据表合并为一个，并计算了每个学生所在班级的平均成绩。