层次化索引的操作

有关层次化索引的常用操作包括选取子集操作、交换分层顺序和排序分层。其中，交换分层顺序是指外层索引与内层索引互换。接下来，我们来一一介绍这三种操作。

1. 选取子集操作

假设某商城在3月份统计了书籍的销售情况，并记录在如图1所示（部分）的表格中。

图1 某商城图书的月销售情况

图1的表格中，从左边数第1列的数据表示书籍的类别，第2列的数据表示书籍的名称，第3列的数据表示书籍的销售数量。其中，第1列内容作为外层索引使用，第2列内容作为内层索引使用。

如果商城管理员需要统计小说销售的情况，则可以从表中筛选出外层索引标签为小说的数据，具体代码如下。

In [73]: from pandas import Series
         ser_obj = Series([50, 60, 40, 94, 63, 101, 200, 56, 45],
                          index=[['小说', '小说', '小说',
                                  '散文随笔', '散文随笔', '散文随笔',
                                  '传记', '传记', '传记'],
                                 ['高山上的小邮局', '失踪的总统', '绿毛水怪',
                                  '皮囊', '浮生六记', '自在独行',
                                  '梅西', '老舍自传', '库里传']])
         ser_obj

 Out[73]:
    小说   高山上的小邮局    50
          失踪的总统        60
          绿毛水怪         40
 散文随笔  皮囊         94
         浮生六记      63
         自在独行      101
 传记     梅西         200
         老舍自传      56
         库里传        45
dtype: int64
In [74]: ser_obj['小说']  # 获取所有外层索引为“小说”的数据
Out[74]: 
高山上的小邮局  50
失踪的总统     60
绿毛水怪      40
dtype: int64

在上述代码中首先创建了一个具有层次化索引的Series对象ser_obj，然后通过指定外层索引名的方式，获取该索引名下所有的数据。

假设当前知道书籍的名称为“自在独行”，但类别和销售数量并不清楚，此时我们需要操作内层索引获取该书籍的类别与销售数量，示例代码如下。

In [75]: ser_obj[:,'自在独行']    # 获取内层索引对应的数据
Out[75]:
散文随笔  101

上述代码中，操作内层索引的格式为“对象名[外层索引,内层索引]”，因为当前不知道该书籍属于哪一个类别，所以需要选中所有的外层索引，即用冒号表示选中所有外层索引，最后经过遍历查询返回该书籍的类别和销售数量。

2. 交换分层顺序

交换分层顺序是指交换外层索引和内层索引的位置。假设将图3-7中的表格进行交换分层操作，则交换前后的结果如图2所示。

图2 交换顺序

在Pandas中，交换分层顺序的操作可以使用swaplevel()方法来完成。接下来，我们通过swaplevel()方法来完成如图2所示的效果，来交换外层索引和内层索引的顺序，具体示例代码如下。

In [76]: ser_obj.swaplevel()        # 交换外层索引与内层索引位置
Out[76]:
高山上的小邮局   小说      50
失踪的总统      小说      60
绿毛水怪        小说      40
皮囊           散文随笔   94
浮生六记        散文随笔   63
自在独行        散文随笔   101
梅西           传记      200
老舍自传        传记      56
库里传         传记       45
dtype: int64

通过结果可以看出，外层索引和内层索引完成了交换，而且交换后数据没有发生任何变化。

3. 排序分层

要想按照分层索引对数据排序，则可以通过sort_index()方法实现，该方法的语法格式如下：

sort_index(axis = 0,level = None,ascending = True，inplace = False,kind =' quicksort ',
           na_position ='last',sort_remaining = True,by = None)

上述方法的部分参数含义如下：

（1） by：表示按指定的值排序。

（2） ascending：布尔值，表示是否升序排列，默认为True。

在使用sort_index()方法排序时，会优先选择按外层索引进行排序，然后再按照内层索引进行排序。假设有一个具有两层索引的表格，它按照索引排序前与排序后的效果如图3所示。

图3 按外层索引排序

接下来，我们通过一段示例程序来演示如何对多层索引结构进行排序，具体内容如下。

首先，我们使用DataFrame类创建一个与图3-9左侧表格结构相同的对象，具体示例代码如下。

In [77]: from pandas import DataFrame
         df_obj = DataFrame({'word':['a','b','d','e','f','k','d','s','l'],
                             'num':[1, 2, 4, 5, 3, 2, 6, 2, 3]},
                            index=[['A', 'A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B', 'B'],
                                   [1, 3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 8]])
         df_obj

Out[77]:
​    word num
A  1   a   1
   3   b   2
   2   d   4
C  3   e  5
   1   f  3
   2   k  2
B  4   d   6
   5   s  2
   8   l  3

然后，调用sort_index()方法按照索引对df_obj进行排序，具体代码如下：

In [78]: df_obj.sort_index()     # 按索引排序
Out[78]:
  word num
A 1  a  1
  2  d  4
  3  b  2
B 4  d  6
  5  s  2
  8  l  3
C 1  f  3
  2  k  2
  3  e  5

通过比较排序前和排序后输出的结果可以看出，外层索引按字母表顺序进行排列，内层索引按照从小到大的顺序进行升序排序，且每行对应的数据均随着索引的位置而发生移动。

如果希望按照num一列进行排序，则可以在调用sort_index()方法时传入by参数，示例代码如下：

# 按num列降序排列
In [79]: df_obj.sort_index(by = ['num'], ascending = False)
Out[79]: 
  word num
B 4  d  6
C 3  e  5
A 2  d  4
C 1  f  3
B 8  l  3
A 3  b  2
C 2  k  2
B 5  s  2
A 1  a  1