Pandas中的层级（Levels）都是什么

在本文中，我们将介绍Pandas数据帧（DataFrame）中的层级(levels)。层级是数据框中的特殊属性之一，它们允许我们在一个数据框中存储和操作具有多个层次结构的数据。这个功能对于数据的组织和分析非常有用，尤其是在多维数据的情况下。

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什么是层级

层级是数据框中的一种特殊属性，用于管理和组织多级索引数据。它允许我们将数据按照多个层次结构进行分组，并且可以在不同的层次上进行数据操作和统计。层级可以让我们更好地表示和处理数据，特别是当我们需要处理多维数组或具有嵌套结构的数据时，层级就更为有用了。

Pandas中的层级模式

在Python Pandas中，我们可以使用层级创建一个多级索引。我们经常用它来表示不同的层次结构，例如在电子表格中或SQL查询中使用GROUP BY排序。这个概念可以由一个简单的示例来表示。让我们考虑一个由学生、类别和年级组成的复杂数据结构（示例数据）：

上表可以用多级索引表示：

df = pd.DataFrame({'分数': [75, 85, 65, 95],
                   '类别': ['数学', '数学', '英语', '英语'],
                   '年级': ['一年级', '二年级', '一年级', '二年级']},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples(
                      [('John',), ('Peter',), ('Tim',), ('Jessie',)],
                      names=['学生']))

上面这个代码段演示了一个基于多级索引的数据框创建方式，每个元组表示一个索引，包含了一个或多个层级。

如何使用层级

Pandas的层级提供了许多不同的方法，包括层级索引功能、用于显示不同层级数据的高级数据操作函数（例如stack）和一些用于根据层级聚合和转换数据的实用程序。

例如，在上面提到的示例中，我们可以使用层级分组技术，对不同年级和类别进行聚合计算：

# 统计不同类别和年级平均分数
df.groupby(['类别', '年级'])['分数'].mean()

总结

在本文中，我们介绍了Pandas数据帧中的层级(levels)。层级提供了在数据框中存储和管理多层次结构数据的灵活功能。我们看了一个示例，解释了如何使用多级索引和相关的函数来处理这种结构化数据。通过本文，你应该可以更好地理解层级的使用情况和优点，以及如何使用它们进行数据操作和转换。