Python Pandas – 交换 MultiIndex 的级别

在使用 Pandas 分析数据的时候，我们经常会使用 MultiIndex（复合索引）来处理具有复杂结构的数据。MultiIndex 可以达到更能方便的数据操作，操作 MultiIndex 的一项重要行为是交换级别。在本文中，我们将重点介绍如何使用 Python Pandas 来交换 MultiIndex 的级别。

什么是 MultiIndex

MultiIndex，也叫做复合索引，是 Pandas 中的一种数据结构。MultiIndex 的构建方式是将一个或多个索引层级化，也就是将层级结构应用于列或行元素。例如，可以将数据的索引按照年份、月份、日份等等进行层级化。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 MultiIndex，第一层索引为人名，第二层索引为年龄
df = pd.DataFrame({'学科': ['数学', '数学', '语文', '语文', '英语', '英语'],
                   '分数': [80, 90, 85, 87, 92, 95]},
                   index=pd.MultiIndex.from_tuples([('张三', 20),
                                                    ('李四', 19),
                                                    ('张三', 21),
                                                    ('李四', 20),
                                                    ('张三', 22),
                                                    ('李四', 19)],
                                                   names=['姓名', '年龄']))

print(df)

输出结果如下：

         学科  分数
姓名 年龄
张三 20   数学  80
李四 19   数学  90
张三 21   语文  85
李四 20   语文  87
张三 22   英语  92
李四 19   英语  95

如何交换 MultiIndex 的级别

交换 MultiIndex 的级别意味着将两个层级换个位置，可以优化数据操作的方便性。下面，我们将主要介绍两个函数。

swaplevel

swaplevel 函数是 Pandas 中最基本交换层级的函数，它可以在 MultiIndex 中交换两个层级的位置。swaplevel 函数有两个参数：第一个参数用于指定要交换层级的索引，第二个参数用于指定要交换层级的索引位置。

# 交换 MultiIndex 中的两个层级
df1 = df.swaplevel('姓名', '年龄')

print(df1)

输出结果如下：

         学科  分数
年龄 姓名
20   张三   数学  80
19   李四   数学  90
21   张三   语文  85
20   李四   语文  87
22   张三   英语  92
19   李四   英语  95

在我们的示例中，由于索引有两个级别，swaplevel 会根据我们指定的参数对它们进行交换。这里，我们将第一层级和第二层级交换，使得年龄成为第一层级。

reorder_levels

相比于 swaplevel，reorder_levels 是一种更为灵活的交换级别的函数。它可以重新排列我们的 MultiIndex 层级，并且可以指定每个层级的新位置。reorder_levels 函数有两种用法：一种用于对于 MultiIndex 对象中的层级进行排序，另一种直接指定新的顺序。

# 交换 MultiIndex 中的两个层级
df2 = df.reorder_levels(['年龄', '姓名'])

print(df2)

输出结果如下：

         学科  分数
年龄 姓名
20   张三   数学  80
19   李四   数学  90
21   张三   语文  85
20   李四   语文  87
22   张三   英语  92
19   李四   英语  95

以上示例代码中，我们使用 reorder_levels 函数将 MultiIndex 中的两个层级重新排列，并指定新顺序为 [‘年龄’, ‘姓名’]。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 交换 MultiIndex 的级别。我们提到了两种交换级别的函数：swaplevel 和 reorder_levels。它们分别适用于不同的使用场景，并可以优化数据的操作方便性。使用这些函数可以帮助我们更加高效地处理和分析数据。