Python學習筆記: Pandas MultiIndex (多重索引)簡要說明

資料範例是索引共有四層（0-3層)，分別為[‘學年’, ‘學期’, ‘學制’, ‘性別’]
學年：108, 109
學期：1, 2
學制：”博士班”, “碩士班”, “大學部”
性別：”女”, “男”
先看一下資料在Excel中的顯示：

import pandas as pd
import numpy as np
year = [108, 109]
semester = [1, 2]
academic = ['博士班', '碩士班', '大學部']
gender = ['女', '男']
index = pd.MultiIndex.from_product([year, semester, academic, gender],
                           names=['學年', '學期', '學制', '性別'])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(300,size=(24,1)),index=index,columns=["學生人數"])
df

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多重索引的樣子：

df.index

多重索引的名字是FrozenList

df.index.names

FrozenList([‘學年’, ‘學期’, ‘學制’, ‘性別’])

# 多重索引第0層，也就是"學年"
df.index.get_level_values(0)

Int64Index([108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 109,
109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109],
dtype=’int64′, name=’學年’)

# 多重索引直接帶入"學年"，得到第0層的索引
df.index.get_level_values('學年')

Int64Index([108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 108, 109,
109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109, 109],
dtype=’int64′, name=’學年’)

# 多重索引第1層，也就是"學期"
df.index.get_level_values(1)

Int64Index([1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2,
2, 2],
dtype=’int64′, name=’學期’)

# 多重索引直接帶入"學期"，得到第1層的索引
df.index.get_level_values('學期')

Int64Index([1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2,
2, 2],
dtype=’int64′, name=’學期’)

以下類推第2層是”學制”，第3層是”性別”

多重索引篩選資料

第0層資料，例如108學年資料

df.loc[(108)]
#df.loc[108] #中括號裏面沒有小括號也可以

第1層資料，例如109學年第2學期資料

df.loc[(109, 2)]

第2、3層資料，就以上小括號裏面再把”學制”和”性別”的值帶進去就可以得到。

多重索引更改不同索引層的值

將第0層索引[108, 109]更改為[2019, 2020]

dfcopy = df.copy()
dfcopy.index = dfcopy.index.set_levels([2019, 2020] , level=0)
dfcopy

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將第0層索引[108, 109]及第1層索引[1, 2]分別更改為[2019, 2020]與[‘one’, ‘two’]

dfcopy = df.copy()
dfcopy.index = dfcopy.index.set_levels([[2019, 2020], ['one', 'two']] , level=[0,1])
dfcopy

輸出結果太長，只截圖一部份：