Python酷库之旅-第三方库Pandas(207)
目录
一、用法精讲
966、pandas.MultiIndex.names属性
966-1、语法
966-2、参数
966-3、功能
966-4、返回值
966-5、说明
966-6、用法
966-6-1、数据准备
966-6-2、代码示例
966-6-3、结果输出
967、pandas.MultiIndex.levels属性
967-1、语法
967-2、参数
967-3、功能
967-4、返回值
967-5、说明
967-6、用法
967-6-1、数据准备
967-6-2、代码示例
967-6-3、结果输出
968、pandas.MultiIndex.nlevels属性
968-1、语法
968-2、参数
968-3、功能
968-4、返回值
968-5、说明
968-6、用法
968-6-1、数据准备
968-6-2、代码示例
968-6-3、结果输出
969、pandas.MultiIndex.levshape属性
969-1、语法
969-2、参数
969-3、功能
969-4、返回值
969-5、说明
969-6、用法
969-6-1、数据准备
969-6-2、代码示例
969-6-3、结果输出
970、pandas.MultiIndex.dtypes属性
970-1、语法
970-2、参数
970-3、功能
970-4、返回值
970-5、说明
970-6、用法
970-6-1、数据准备
970-6-2、代码示例
970-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
966、pandas.MultiIndex.names属性
966-1、语法
# 966、pandas.MultiIndex.names属性
property pandas.MultiIndex.names
Names of levels in MultiIndex.966-2、参数
无
966-3、功能
用于访问或设置MultiIndex对象中层级的名称，在使用Pandas的DataFrame时，如果你使用了MultiIndex，它可以帮助你更好地组织和理解数据。
966-4、返回值
返回值是一个列表，包含MultiIndex各个层级的名称。具体来说，它返回一个字符串列表，其中每个字符串对应一个层级的名称，如果某个层级没有名称，则对应的元素为None。
966-5、说明
无
966-6、用法
966-6-1、数据准备
无966-6-2、代码示例
# 966、pandas.MultiIndex.names属性
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'],['one', 'two', 'one', 'two']
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['letter', 'number'])
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
# 访问MultiIndex的名称
names = df.index.names
print(names)
index_without_names = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['letter', None])
df_without_names = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=index_without_names)
# 访问MultiIndex的名称
names_without_names = df_without_names.index.names
print(names_without_names)966-6-3、结果输出
# 966、pandas.MultiIndex.names属性
# ['letter', 'number']
# ['letter', None]967、pandas.MultiIndex.levels属性
967-1、语法
# 967、pandas.MultiIndex.levels属性
pandas.MultiIndex.levels
Levels of the MultiIndex.Levels refer to the different hierarchical levels or layers in a MultiIndex. In a MultiIndex, each level represents a distinct dimension or category of the index.To access the levels, you can use the levels attribute of the MultiIndex, which returns a tuple of Index objects. Each Index object represents a level in the MultiIndex and contains the unique values found in that specific level.If a MultiIndex is created with levels A, B, C, and the DataFrame using it filters out all rows of the level C, MultiIndex.levels will still return A, B, C.967-2、参数
无
967-3、功能
提供一个包含每个级别唯一值的元组，在处理具有多重索引的数据时非常有用，特别是在需要理解或操作这些索引的结构和内容时，具体功能包括：
967-3-1、查看唯一级别值：可以快速查看每个级别包含的唯一值，有助于理解数据的维度和分类。
967-3-2、数据分析：在进行分组、聚合或透视等数据处理时，可以利用级别信息进行更有效的分析。
967-3-3、调试和验证：在处理复杂数据结构时，可以使用该属性检查索引是否按预期工作，确保数据的完整性。
967-3-4、索引选择和过滤：当需要从多重索引中选择特定类别或进行筛选时，了解有哪些唯一值将帮助构建更高效的查询或过滤条件。
967-4、返回值
返回一个元组，其中包含每个级别的唯一值列表，对于多重索引数据(如在分组、透视表或层次化数据时使用的索引)特别有用。
967-5、说明
无
967-6、用法
967-6-1、数据准备
无967-6-2、代码示例
# 967、pandas.MultiIndex.levels属性
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex对象
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('letter', 'number'))
# 输出MultiIndex对象
print(index)
# 访问levels属性
print(index.levels)967-6-3、结果输出
# 967、pandas.MultiIndex.levels属性
# MultiIndex([('A', 1),
# ('A', 2),
# ('B', 1),
# ('B', 2)],
# names=['letter', 'number'])
# [['A', 'B'], [1, 2]]968、pandas.MultiIndex.nlevels属性
968-1、语法
# 968、pandas.MultiIndex.nlevels属性
property pandas.MultiIndex.nlevels
Integer number of levels in this MultiIndex.968-2、参数
无
968-3、功能
用于返回一个多重索引(MultiIndex)对象中的级别数量，MultiIndex是用于处理多维数据的Pandas功能，允许你创建多个层次的索引。
968-4、返回值
返回一个整数，表示MultiIndex中的级别数。例如，如果一个MultiIndex有3个级别，那么nlevels的值将是3。
968-5、说明
无
968-6、用法
968-6-1、数据准备
无968-6-2、代码示例
# 968、pandas.MultiIndex.nlevels属性
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1)], names=['letter', 'number'])
print(index.nlevels) 968-6-3、结果输出
# 968、pandas.MultiIndex.nlevels属性
# 2969、pandas.MultiIndex.levshape属性
969-1、语法
# 969、pandas.MultiIndex.levshape属性
property pandas.MultiIndex.levshape
A tuple with the length of each level.969-2、参数
无
969-3、功能
提供了一个元组，包含每个级别在MultiIndex中的长度，使你能够了解每个层级的尺寸，在处理多层级数据时非常有用。
969-4、返回值
返回一个元组，其中每个元素代表相应层级的长度。例如，如果你有一个MultiIndex现有两个层级，每个层级的长度分别为3和4，那么levshape将返回(3, 4)。
969-5、说明
无
969-6、用法
969-6-1、数据准备
无969-6-2、代码示例
# 969、pandas.MultiIndex.levshape属性
import pandas as pd
mi = pd.MultiIndex.from_arrays([['a'], ['b'], ['c']])
print(mi)
data = mi.levshape
print(data)969-6-3、结果输出
# 969、pandas.MultiIndex.levshape属性
# MultiIndex([('a', 'b', 'c')],
# )
# (1, 1, 1)970、pandas.MultiIndex.dtypes属性
970-1、语法
# 970、pandas.MultiIndex.dtypes属性
pandas.MultiIndex.dtypes
Return the dtypes as a Series for the underlying MultiIndex.970-2、参数
无
970-3、功能
用于获取MultiIndex对象中每个级别的dtype(数据类型)。
970-4、返回值
返回一个包含每个级别数据类型的对象。请注意，MultiIndex的每个级别可以有不同的数据类型。
970-5、说明
无
970-6、用法
970-6-1、数据准备
无970-6-2、代码示例
# 970、pandas.MultiIndex.dtypes属性
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('letters', 'numbers'))
# 获取dtypes
dtypes = index.dtypes
print(dtypes)970-6-3、结果输出
# 970、pandas.MultiIndex.dtypes属性
# letters object
# numbers int64
# dtype: object