Pandas「concat」函數中的「levels」、「keys」和「names」參數如何協助在 DataFrame 中建立和自訂 MultiIndex 結構？

Pandas 的 concat 函數的「等級」、「鍵」和名稱參數是什麼？

簡介

pandas.concat () 函數是一種多功能工具，用於將多個 Series 或 DataFrame 物件組合成一個統一的 DataFrame。它提供了多個用於自訂串聯過程的參數，包括等級、鍵和名稱參數。本指南對這些參數進行了全面的解釋，並透過範例示範了它們的用法。

使用concat() 函數

pandas.concat() 函數的語法如下：

<code class="python">pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)</code>

以下程式碼片段顯示了沿著索引軸連接兩個DataFrame 的簡單範例：

<code class="python">import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

df = pd.concat([df1, df2])

print(df)</code>

輸出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  10
4  8  11
5  9  12

鍵參數

keys 參數可讓您指定標量值或元組的列表，以在產生的DataFrame 中建立MultiIndex 結構。鍵列表中的每個元素對應於要連接的物件之一。

例如，考慮以下程式碼片段：

<code class="python">keys = ['df1', 'df2']
df = pd.concat([df1, df2], keys=keys)

print(df)</code>

輸出：

    A  B
df1 0  1  4
    1  2  5
    2  3  6
df2 3  7  10
    4  8  11
    5  9  12

鍵參數在索引中建立一個新級別，名為「keys」。這使您可以輕鬆識別哪些行屬於哪個 DataFrame。

levels 參數

levels 參數用於指定要使用的 MultiIndex 的特定等級。它需要一個序列列表，每個序列代表 MultiIndex 中的一個層級。

例如，以下程式碼指定MultiIndex 應有兩個等級：

<code class="python">levels = [['df1', 'df2'], ['A', 'B']]
df = pd.concat([df1, df2], keys=keys, levels=levels)

print(df)</code>

輸出：

    A  B
df1 A 0  1  4
   B 1  2  5
   C 2  3  6
df2 A 3  7  10
   B 4  8  11
   C 5  9  12

levels 參數為創建更複雜的MultiIndex 結構提供了靈活性。

names 參數

names 參數可讓您為 MultiIndex 的等級指定自訂名稱。它需要一個字串列表，每個字串代表一個層級的名稱。

<code class="python">names = ['DataFrame', 'Column']
df = pd.concat([df1, df2], keys=keys, levels=levels, names=names)

print(df)</code>

輸出：

DataFrame Column  A  B
df1        A   0  1  4
            B   1  2  5
            C   2  3  6
df2        A   3  7  10
           B   4  8  11
           C   5  9  12

名稱參數有助於在處理MultiIndex 結構時提供上下文並提高可讀性.

結論

等級、鍵和名稱參數是自訂pandas 中串聯過程的強大工具。它們可讓您建立靈活且資訊豐富的 MultiIndex 結構，以促進資料分析和操作。透過了解這些參數的用法，您可以提高 pandas 程式設計技能並有效管理您的資料。

以上是Pandas「concat」函數中的「levels」、「keys」和「names」參數如何協助在 DataFrame 中建立和自訂 MultiIndex 結構？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！