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Pandas 多层级索引的数据分析案例，超干货！
The following article is from 关于数据分析与可视化 Author 俊欣
作者 | 俊欣
来源 | 关于数据分析与可视化
导入数据
## 导入数据集
df = pd.read_csv('dataset.csv')
df.head()
City、Date，这里的City我们可以当作是第一层级索引，而Date则是第二层级索引。sort_index()方法来按照数据集的行索引来进行排序，代码如下df_1
reset_index()方法，代码如下第一层级的数据筛选
pandas当中数据筛选的方法，一般我们是调用loc以及iloc方法，同样地，在多层级索引的数据集当中数据的筛选也是调用该两种方法，例如筛选出伦敦白天的天气状况如何，代码如下多层级索引的数据筛选
Wind SW 16 mph
Max Temperature 28
Name: 2019-07-01, dtype: object
df.loc['London', 'Day']，然后再此的基础之上再进行loc['2019-07-01']操作，当然还有更加方便的步骤，代码如下Wind SW 16 mph
Max Temperature 28
Name: 2019-07-01, dtype: object
('London' , ['2019-07-01','2019-07-02'] ) ,
'Day'
]
'London' ,
('Day', ['Weather', 'Wind'])
]
按照范围来筛选数据
loc方法来实现'Cambridge':'Oxford',
'Day'
]
('London', '2019-07-01': '2019-07-03'),
'Day'
]
('London','2019-07-01'):('London','2019-07-03'),
'Day'
]
筛选出所有全部的内容
df.loc[
('London', :),
'Day'
]
# 出现语法错误
df.loc[
(: , '2019-07-04'),
'Day'
]
df.loc[
('London', slice(None)),
'Day'
]
df.loc[
(slice(None) , '2019-07-04'),
'Day'
]
df.loc[
idx[: , '2019-07-04'],
'Day'
]
cols = idx['Day' , ['Max Temperature','Weather']]
df.loc[rows, cols]
xs()方法的调用
level参数上指定是哪个标签，例如我们想要筛选出伦敦2019年7月4日全天的天气情况，代码如下xs方法可以和上面提到的IndexSlice函数联用，针对多层级的数据集来进行数据的筛选，例如我们想要筛选出2019年7月2日至7月4日，伦敦全天的天气状况，代码如下idx['2019-07-02':'2019-07-04'],
'London'
)
df.xs(
rows ,
level = ['Date','City']
)
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