Pandas实战100例 | 案例 56: 创建多重索引

案例 56: 创建多重索引

知识点讲解

在 Pandas 中，多重索引（或层次化索引）提供了在 DataFrame 中表示多维数据的方式。这使得数据分析在多个级别上更加灵活和强大。

• 创建多重索引: 通过使用 set_index 方法并传入多个列名，可以在 DataFrame 中创建多重索引。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 56

# 示例数据
data_multi_index_creation = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'Type': ['X', 'Y', 'X', 'Y'],
    'Value': [10, 20, 30, 40]
}
df_multi_index_creation = pd.DataFrame(data_multi_index_creation)

# 创建多重索引
df_multi_index_creation.set_index(['Category', 'Type'], inplace=True)

df_multi_index_creation

在这个示例中，我们将 Category 和 Type 列作为索引，创建了一个具有多重索引的 DataFrame。

示例代码运行结果

               Value
Category Type       
A        X        10
         Y        20
B        X        30
         Y        40

这个结果展示了具有两个级别索引的 DataFrame。多重索引使得根据多个级别对数据进行分组、访问和分析成为可能。