Python Pandas – 获取多重索引的整数层数

Pandas是用于数据分析和数据操作的一个轻量级Python库。它可以帮助你轻松地对数据进行导入、处理、清理、转换和分析。在Pandas中，可以使用多重索引（MultiIndex）来表示高维度的数据，从而更好地组织和描述数据。在某些情况下，我们需要获取多重索引的整数层数，以便于进一步操作。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

创建多重索引

首先，我们需要利用Pandas来创建一个多重索引。以下是一些基本的示例代码。

import pandas as pd

#----- 创建一个双重索引的Series
data = pd.Series([100, 200, 150, 250], index=[['A', 'A', 'B', 'B'], ['X', 'Y', 'X', 'Y']])
print(data)

#----- 创建一个四重索引的DataFrame
columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['I', 'II']])
index = pd.MultiIndex.from_product([['I', 'II'], ['x', 'y']])
data = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]], index=index, columns=columns)
print(data)

上面的代码中，我们先是使用Pandas创建了一个双重索引的Series。然后，我们创建了一个四重索引的DataFrame，其中行索引和列索引都是多重索引。

获取多重索引的整数层数

有时候我们需要获取多重索引的整数层数，以方便我们进一步操作。

#----- 获取Series的多重索引层数
print(data.index.nlevels)

#----- 获取DataFrame的多重索引层数
print(data.columns.nlevels)

在上面的代码中，我们使用了nlevels属性来获取多重索引的整数层数。

其中data.index代表行索引，data.columns代表列索引。

输出结果如下：

2
2

这样我们就可以得到一个Series和DataFrame各自的多重索引层数。

结论

在Pandas中，可以使用多重索引（MultiIndex）来表示高维度的数据，从而更好地组织和描述数据。在某些情况下，我们需要获取多重索引的整数层数来方便我们进一步操作。通过上面的示例代码，我们可以看到如何创建多重索引，并获取多重索引的整数层数。