在 Pandas 中從多索引恢復為單索引
本教程教授如何使用 Python 在 Pandas 中從 MultiIndex 恢復為單個索引 DataFrame。
MultiIndex DataFrame，也稱為多級和分層 DataFrame，允許使用者擁有多個列，這些列可以標識一行，同時每個列索引通過表中不同的父子關係相互關聯。
我們可以使用兩種方法將多級索引轉換為單級索引。我們將學習在 Pandas 中操作 DataFrame 的靈活性和更高的效率。
將列重新命名為標準列以將 MultiIndex 轉換為 Pandas 中的單個索引
我們必須首先在此方法中建立一個由 MultiIndex 列組成的 DataFrame。之後，我們可以更改列的名稱，即標準列，這樣我們就可以輕鬆地擺脫 MultiIndex 並且沒有任何錯誤。
下面是從一開始就遵循此方法的整個過程的程式碼。
import pandas as pd
import numpy as np
# build an example DataFrame
midx = pd.MultiIndex(levels=[['zero', 'one'], ['x','y']], codes=[[1,1,0,],[1,0,1,]])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3), columns=midx)
print(df)
該程式碼將為我們提供以下輸出。
one zero
y x y
0 0.785806 -0.679039 0.513451
1 -0.337862 -0.350690 -1.423253
因此，我們可以觀察到，已經建立了一個具有多級索引列的 DataFrame。要將此列恢復為單級索引，我們需要在下面的方法中重新命名它們。
df.columns = ['A','B','C']
print(df)
上述程式碼的輸出如下。
A B C
0 0.785806 -0.679039 0.513451
1 -0.337862 -0.350690 -1.423253
分層索引已被刪除，僅顯示新名稱，替換列的舊名稱。
在 Pandas 中重置列的級別以將 MultiIndex 轉換為單個索引
在這種方法中，我們只需重置 MultiIndex 列的級別以將它們轉換為單級列。
reset_index() 方法允許使用者重置 DataFrame 的索引並再次考慮預設索引。可以使用此方法同時刪除一個或多個級別。
我們將通過在之前使用的程式碼片段中新增一行來做到這一點。讓我們考慮一個不同的例子，以更清晰、更靈活地學習該技術。
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird', 'falcon'),
('bird', 'parrot'),
('mammal', 'lion'),
('mammal', 'monkey')],
names=['class', 'name'])
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('speed', 'max'),
('species', 'type')])
df = pd.DataFrame([(389.0, 'fly'),
( 24.0, 'fly'),
( 80.5, 'run'),
(np.nan, 'jump')],
index=index,
columns=columns)
print(df)
上面的程式碼將為我們提供以下輸出。
speed species
max type
class name
bird falcon 389.0 fly
parrot 24.0 fly
mammal lion 80.5 run
monkey NaN jump
我們將使用 reset_index() 方法獲得以下輸出。
print(df.reset_index(level='class'))
class speed species
max type
name
falcon bird 389.0 fly
parrot bird 24.0 fly
lion mammal 80.5 run
monkey mammal NaN jump
reset_index() 方法將重置列的索引，通過這些索引，層次級別被稀釋並轉換為單級列 DataFrame。上述程式碼的輸出如下所示。
因此，在本教程中，我們學習瞭如何將 MultiIndex 列轉換回單級列，而不會出現錯誤並且很容易而不會混淆。
