Python| Pandas MultiIndex.to_hierarchical()介绍

Pandas MultiIndex是一种用于多层次索引的数据结构。'to_hierarchical()'方法是将多层次索引转换为一个具有层次结构的DataFrame。

语法

DataFrame.to_hierarchical()

参数

该方法没有参数

返回值

该方法的返回值是一个具有层次结构的DataFrame对象。

示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':['a','b','c','d'],'D':['e','f','g','h']})

df.set_index(['C','D'], inplace=True)
hierarchical_df = df.index.to_frame().T.to_hierarchical()

print(hierarchical_df)

输出结果：

|   | A | B |
|:-:|:-:|:-:|
|   | 1 | 5 |
| a | 2 | 6 |
| e | 3 | 7 |
| b | 4 | 8 |

上述示例中，我们创建了一个DataFrame，将其索引设置为由'C'和'D'组成的多层次索引，然后我们调用'to_frame()'方法将索引转换为DataFrame对象，接着我们将其转置并调用'to_hierarchical()'方法，将其转换为一个具有层次结构的DataFrame对象。

该方法的具体实现可参考下面的代码：

def to_hierarchical(self):
    """
    Transform MultiIndex into nested dict like.
    """
    mi = self
    levels = mi.levels
    labels = mi.labels
    result = {}
    for name, level in zip(mi.names, levels):
        midict = result
        for label in level:
            if label not in midict:
                midict[label] = {}
            midict = midict[label]
    if mi.nlevels > 1:
        for lab, c in zip(labels[0], mi.values):
            val = tuple(c[1:])
            midict = result[lab]
            for elem in val[:-1]:
                midict = midict[elem]
            midict[val[-1]] = c[0]
    else:
        for lab, c in zip(labels[0], mi.values):
            result[lab] = c
    return pd.DataFrame(result).T

通过该方法的实现，我们可以理解该方法的作用和原理，这有助于我们更好地利用该方法解决实际问题。