pandas.MultiIndex#

класс pandas.MultiIndex(уровни=None, коды=None, порядок сортировки=None, names=None, dtype=None, copy=False, имя=None, verify_integrity=True)[источник]#

Многоуровневый или иерархический объект индекса для объектов pandas.

Параметры:

уровнипоследовательность массивов: Уникальные метки для каждого уровня.
кодыпоследовательность массивов: Целые числа для каждого уровня, указывающие, какая метка в каждом месте.
порядок сортировкинеобязательный int: Уровень отсортированности (должен быть лексикографически отсортирован по этому уровню).
namesнеобязательная последовательность объектов: Имена для каждого из уровней индекса. (name принимается для совместимости).
copybool, по умолчанию False: Скопировать метаданные.
verify_integritybool, по умолчанию True: Проверить, что уровни/коды согласованы и действительны.

Атрибуты

`names`	Имена уровней в MultiIndex.
`levels`	Уровни MultiIndex.
`nlevels`	Целое число уровней в этом MultiIndex.
`levshape`	Кортеж с длиной каждого уровня.
`dtypes`	Возвращает типы данных в виде Series для базового MultiIndex.

коды

Методы

`from_arrays`(arrays[, sortorder, names])	Преобразовать массивы в MultiIndex.
`from_tuples`(кортежи[, sortorder, names])	Преобразование списка кортежей в MultiIndex.
`from_product`(iterables[, sortorder, names])	Создание MultiIndex из декартова произведения нескольких итерируемых объектов.
`from_frame`(df[, sortorder, names])	Создать MultiIndex из DataFrame.
`set_levels`(levels, *[, level, verify_integrity])	Установить новые уровни на MultiIndex.
`set_codes`(codes, *[, level, verify_integrity])	Установить новые коды на MultiIndex.
`to_frame`([index, name, allow_duplicates])	Создать DataFrame с уровнями MultiIndex в качестве столбцов.
`to_flat_index`()	Преобразовать MultiIndex в Index кортежей, содержащих значения уровней.
`sortlevel`([level, ascending, ...])	Сортировка MultiIndex на указанном уровне.
`droplevel`([level])	Вернуть индекс с удаленным запрошенным уровнем(ями).
`swaplevel`([i, j])	Поменять местами уровень i с уровнем j.
`reorder_levels`(порядок)	Переупорядочивание уровней с использованием входного порядка.
`remove_unused_levels`()	Создать новый MultiIndex из текущего, удаляя неиспользуемые уровни.
`get_level_values`(уровень)	Возвращает вектор значений меток для запрошенного уровня.
`get_indexer`(target[, method, limit, tolerance])	Вычислить индексатор и маску для нового индекса с учетом текущего индекса.
`get_loc`(ключ)	Получить позицию для метки или кортежа меток.
`get_locs`(последовательность)	Получить местоположение для последовательности меток.
`get_loc_level`(key[, level, drop_level])	Получить местоположение и срез индекса для запрошенных меток/уровней.
`drop`(codes[, level, errors])	Создать новый `pandas.MultiIndex` с переданным списком кодов удалено.

Смотрите также

MultiIndex.from_arrays: Преобразование списка массивов в MultiIndex.
MultiIndex.from_product: Создать MultiIndex из декартова произведения итерируемых объектов.
MultiIndex.from_tuples: Преобразовать список кортежей в MultiIndex.
MultiIndex.from_frame: Создать MultiIndex из DataFrame.
Index: Базовый тип индекса pandas Index.

Примечания

См. руководство пользователя подробнее.

Примеры

Новый MultiIndex обычно создается с помощью одного из вспомогательных методов MultiIndex.from_arrays(), MultiIndex.from_product() и MultiIndex.from_tuples(). Например (используя .from_arrays):

>>> arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]
>>> pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))
MultiIndex([(1,  'red'),
            (1, 'blue'),
            (2,  'red'),
            (2, 'blue')],
           names=['number', 'color'])

Смотрите дополнительные примеры того, как создать MultiIndex, в строках документации упомянутых вспомогательных методов.