pandas.MultiIndex

classpandas.MultiIndex(levels=None, codes=None, sortorder=None, names=None, dtype=None, copy=False, name=None, verify_integrity=True)[source]

Объект многоуровневого, или иерархического, индекса для объектов pandas.

Параметры:

levels:последовательность массивов

Уникальные метки для каждого уровня.

codes:последовательность массивов

Целые числа для каждого уровня, указывающие метку в каждой позиции.

sortorder:необязательное целое число

Уровень сортировки (должен быть лексикографически отсортирован по этому уровню).

names:необязательная последовательность объектов

Имена каждого уровня индекса. (Для совместимости принимается name.)

copy:bool, по умолчанию False

Копировать метаданные.

verify_integrity:bool, по умолчанию True

Проверить согласованность и корректность уровней и кодов.

Атрибуты

names	Имена уровней в MultiIndex.
levels	Уровни MultiIndex.
nlevels	Целое число уровней в этом MultiIndex.
levshape	Кортеж, содержащий длину каждого уровня.
dtypes	Возвращает типы данных базового MultiIndex в виде Series.

codes

Методы

from_arrays(arrays[, sortorder, names])	Преобразовать массивы в MultiIndex.
from_tuples(tuples[, sortorder, names])	Преобразовать список кортежей в MultiIndex.
from_product(iterables[, sortorder, names])	Создать 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 для MultiIndex.
set_codes(codes, *[, level, verify_integrity])	Установить новые коды для MultiIndex.
to_frame([index, name, allow_duplicates])	Создать DataFrame со столбцами, соответствующими уровням MultiIndex.
to_flat_index()	Преобразовать MultiIndex в Index из кортежей, содержащих значения уровней.
sortlevel([level, ascending, ...])	Отсортировать MultiIndex по указанному уровню.
droplevel([level])	Вернуть индекс, из которого удалены указанные уровни.
swaplevel([i, j])	Поменять местами уровни i и j.
reorder_levels(order)	Изменить порядок уровней в соответствии с переданным порядком.
remove_unused_levels()	Создать новый MultiIndex на основе текущего, удалив неиспользуемые уровни.
get_level_values(level)	Вернуть вектор значений меток для указанного уровня.
get_indexer(target[, method, limit, tolerance])	Вычислить индексатор и маску для нового индекса с учетом текущего индекса.
get_loc(key)	Получить позицию метки или кортежа меток.
get_locs(seq)	Получить позицию последовательности меток.
get_loc_level(key[, level, drop_level])	Получить позицию и срезанный индекс для указанных меток/уровней.
drop(codes[, level, errors])	Создать новый pandas.MultiIndex, удалив переданный список кодов.

См. также

MultiIndex.from_arrays

Преобразовать список 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 pandas Index.

Примечания

Дополнительную информацию см. в руководстве пользователя.

Примеры

Новый MultiIndex обычно создаётся с помощью одного из вспомогательных методов MultiIndex.from_arrays(), MultiIndex.from_product() и MultiIndex.from_tuples(). Например (с использованием .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'])

Дополнительные примеры создания MultiIndex см. в строках документации упомянутых вспомогательных методов.