Python | Pandas MultiIndex.from_tuples()

在 Pandas 中，MultiIndex 是用于在多个维度上对数据进行分层索引的工具。Pandas MultiIndex.from_tuples() 方法是一种用于创建 Pandas MultiIndex 对象的方法，它接受一个元组列表作为输入，其中每个元组包含多个分层索引的值。

语法格式

pandas.MultiIndex.from_tuples(tuples, sortorder=None, names=None)

参数说明

• tuples：元组列表，其中每个元组包含多个值，用于创建分层索引。
• sortorder：{'ascending', 'descending'}, 默认为 None，表示索引排序方式。
• names：序列，与 tuples 列表长度相等，用于为创建的各个级别命名。

返回值

MultiIndex 对象：创建的 MultiIndex 索引对象。

示例

下面是一个示例程序，用于展示 Pandas MultiIndex.from_tuples() 方法的用法和效果：

import pandas as pd

# 创建元组列表
tuples = [("foo", "one"), ("foo", "two"), ("bar", "one"), ("bar", "two")]

# 使用元组列表创建 MultiIndex 索引
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])

# 创建一个包含多层索引的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=multi_index)

# 输出结果
print(s)

程序输出如下：

first  second
foo    one       1
       two       2
bar    one       3
       two       4
dtype: int64

在上面的示例程序中，我们首先创建了一个包含多个元组的元组列表，每个元组都包含两个值，用于表示一个二维的分层索引。接着使用 Pandas MultiIndex.from_tuples() 方法创建了一个 MultiIndex 对象，并指定了各层索引的名称。最后使用创建的 MultiIndex 索引对象和一列数据创建了一个包含多层索引的 Series 对象，并将其输出。

从上面的输出结果可以看出，创建的 Series 对象包含了两层索引，第一层索引的值是 "foo" 和 "bar"，第二层索引的值是 "one" 和 "two"，并且每个索引组合对应着一个数值。这种多层索引可以用于按照不同的维度进行数据分组和筛选。

总结

Pandas MultiIndex.from_tuples() 方法是用于创建多层索引的一种方法，适用于在多个维度上对数据进行分层索引的场合。通过该方法，可以很方便地创建一个 MultiIndex 对象，并指定各层索引的名称和排序方式。在实际应用中，借助该方法所创建的多层索引可以用于对数据进行分组、筛选、排序等操作，从而方便地处理包含多维度信息的数据集。