在Python Pandas中从索引对象返回包含唯一值计数的系列

在Python Pandas中，索引对象是一种非常常用的数据结构。例如，我们可以使用Pandas中的索引对象来进行数据框的排序、数据的选择和过滤等等操作。在这篇文章中，我们将介绍如何在Pandas中从索引对象中返回一个包含唯一值计数的系列。此外，我们还将演示如何获取唯一值计数的百分比以及如何使用多个索引。

基本方法

首先，让我们使用一些示例数据来演示如何从索引对象中返回一个包含唯一值计数的系列。假设我们有一个数据框，并且想要计算其中每个索引值（即每个唯一的索引值）出现的次数。我们可以使用Pandas中的.value_counts()方法来实现这个功能。

例如，假设我们有以下数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Mandy', 'Tom', 'Justin', 'Mandy', 'Tom'], 
        'age': [24, 28, 32, 24, 28], 
        'gender': ['female', 'male', 'male', 'female', 'male']}

df = pd.DataFrame(data)
df.index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

print(df)

输出结果为：

     name  age  gender
A   Mandy   24  female
B     Tom   28    male
C  Justin   32    male
D   Mandy   24  female
E     Tom   28    male

现在，我们想计算每个索引值在数据框中出现的次数。我们可以使用以下代码来实现这个目的：

print(df.index.value_counts())

输出结果为：

E    1
A    1
D    1
B    1
C    1
Name: index, dtype: int64

在上面的例子中，我们所使用的代码只有一行。Pandas会自动地从数据框的索引中提取唯一的值，并计算每个唯一的值在索引中出现的次数。输出的结果是一个Pandas系列对象。需要注意的是，这个对象的索引是唯一值，而对应的数值是这个索引值出现的次数。

求唯一值所占百分比

在上面的例子中，我们得到了每个唯一索引值出现的次数。如果想要获取每个唯一索引值在整个索引中所占的百分比，就需要进行一些修改。

我们可以首先计算每个唯一值在整个索引中出现的次数，然后再除以整个索引的长度。

例如，按照上面的例子进行计算，以下代码计算了每个唯一索引值在整个索引中所占的比例：

index_counts = df.index.value_counts()
print(index_counts / len(df.index))

输出结果为：

E    0.2
A    0.2
D    0.2
B    0.2
C    0.2
Name: index, dtype: float64

多个索引

在使用Pandas时，常常需要处理多个索引的情况，例如，过滤数据框中满足两个或多个条件的行。

接下来，我们将使用以下示例数据，演示如何处理多个索引：

date = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-01-05')
sales = [100, 200, 150, 80, 90]
region = ['East', 'West', 'North', 'South', 'East']

multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('2019-01-01', 'East'), ('2019-01-02', 'West'), ('2019-01-03', 'North'), ('2019-01-04', 'South'), ('2019-01-05', 'East')], names=['date', 'region'])

df = pd.DataFrame({'sales': sales}, index=multi_index)
print(df)

输出结果为：

                  sales
date       region      
2019-01-01 East     100
2019-01-02 West     200
2019-01-03 North    150
2019-01-04 South     80
2019-01-05 East      90

上述示例数据包括了一个多级索引。它由两个部分组成：日期和区域。我们希望计算每个唯一日期和唯一区域的销售总额，并把结果存储在一个Pandas系列中。我们可以使用以下代码实现这个目的：

sales_totals = df['sales'].groupby(level=[0, 1]).sum()
print(sales_totals)

输出结果为：

date        region
2019-01-01  East      100
2019-01-02  West      200
2019-01-03  North     150
2019-01-04  South      80
2019-01-05  East       90
Name: sales, dtype: int64

在这个例子中，我们使用了数据框的.groupby()方法，来按照日期和区域分组，然后把销售额的总和计算出来。这里的groupby()方法使用了一个level参数，它告诉Pandas按照哪个层级对数据进行分组。在这个例子中，我们使用了[0,1]作为level参数，因为日期是第一个层级，区域是第二个层级。因此，我们使用0和1作为参数。