Pandas中如何在多级索引中使用map函数

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中使用map函数处理多级索引数据。Pandas是一个强大的数据处理工具，map函数可以将一个函数应用于数据中的每个元素，从而实现对数据的自定义操作。当我们的数据是由多级索引构成时，如何使用map函数就成了一个值得探讨的问题。

阅读更多：Pandas 教程

什么是多级索引？

多级索引（MultiIndex）是Pandas DataFrame中具有多个级别的索引。我们可以理解为，在一个表格中我们可以有多个索引来标识唯一的一行数据。

这是一个Pokemon的数据表，其中有两级索引，第一级为Generation(代号)，第二级为Name(名称)。通过这两级索引，我们可以定位到一只Pokemon的所有数据。

在Pandas中，多级索引的语法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(6, 2),
    index=[['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 1, 2, 1, 2]],
    columns=['data1', 'data2']
)

在上述代码中，我们通过列表嵌套的方式创建了一个有两级索引的DataFrame对象，第一级索引为a, b, c，第二级索引为1, 2。这是一个可以用来示范的多级索引数据。

如何使用map函数处理多级索引数据？

当我们有了一个多级索引的数据之后，想要使用map函数对其进行处理，可以通过如下方式进行：

df = df.reset_index()
df['data1'] = df['data1'].map(lambda x: x * 10)
df = df.set_index(['level_0', 'level_1'])

在上述代码中，我们使用了DataFrame对象的reset_index()方法将DataFrame对象重置为有序索引方式，然后使用map函数将data1列中的每个元素都*10，最后使用set_index()方法再将多级索引设置回去。需要注意的是，当我们使用reset_index()方法时，多级索引列会被拆分成单级索引列。

示例

我们再举一个更为具体的例子。假设我们有一个学生数据表，每个学生的分数在不同的考试中得到了不同的编号，表格如下所示：

我们想要统计每个学生所有考试中的平均分数。我们可以先通过set_index()方法设置多级索引，然后通过groupby()方法按姓名进行分组，最后使用map函数对每个分组进行平均值计算。

df = pd.DataFrame({
    "test_id": [1, 2, 1, 2],
    "student_name": ["Alice", "Alice", "Bob", "Bob"],
    "score": [95, 85, 80, 90]
})
df = df.set_index(['test_id', 'student_name'])

def mean_on_group(group):
    return group.mean()

df.groupby(level='student_name')['score'].apply(mean_on_group)

在上述代码中，我们定义了一个mean_on_group函数，这个函数接收一个分组对象group，计算每个组的平均值并返回。在最后的groupby()方法中，我们按姓名分组后调用apply()方法应用mean_on_group函数即可得到每个学生的平均分数。

总结

在Pandas中处理多级索引数据时，可以使用map函数对数据进行自定义操作。需要注意的是，在使用map函数处理多级索引时，需要先将DataFrame对象通过reset_index()方法转化为有序索引的形式，操作完成之后再使用set_index()方法将多级索引恢复。当然，在处理多级索引时还有很多其他的处理方式，建议多进行实践和探索。