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列に複数のインデックス/ヘッダーを与える

私はpandas本質的に時系列であるデータフレームを次のように扱います：

_             level
Date              
1976-01-01  409.67
1976-02-01  409.58
1976-03-01  409.66
…
_

私が欲しいのは、次のようにレベル列の複数のインデックス/ヘッダーです：

_           Station1                   #Name of the datasource
           43.1977317,-4.6473648,5    #Lat/Lon of the source
           Precip                     #Type of data
Date              
1976-01-01  409.67
1976-02-01  409.58
1976-03-01  409.66
…
_

したがって、本質的に私は_Mydata.columns.level1 = ['Station1']_、_Mydata.columns.level2 = [Lat,Lon]_、_Mydata.columns.level3 = ['Precip']_のようなものを検索しています。

単一の場所に複数のデータセットを含めることができ、1つの場所からすべてのデータ、またはすべての場所から特定のタイプのすべてのデータを、後続のマージされた大きなデータフレームから選択できるようにするためです。

pandasのドキュメントからサンプルデータフレームを設定して選択をテストできますが、実際のデータを使用して、例のようにインデックスを設定する別の方法が必要です。

例：

小さなデータフレームを構築

_header = [np.array(['location','location','location','location2','location2','location2']), 
np.array(['S1','S2','S3','S1','S2','S3'])] 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 6), index=['a','b','c','d','e'], columns = header )   

df
    location                      location2                    
         S1        S2        S3         S1        S2        S3
a -1.469932 -1.544511 -1.373463  -0.317262  0.024832 -0.641000
b  0.047170 -0.339423  1.351253   0.601172 -1.607339  0.035932
c -0.257479  1.140829  0.188291  -0.242490  1.019315 -1.163429
d  0.832949  0.098170 -0.818513  -0.070383  0.557419 -0.489839
e -0.628549 -0.158419  0.366167  -2.319316 -0.474897 -0.319549
_

データタイプまたは場所を選択：

_df.loc(axis=1)[:,'S1']

   location  location2
         S1         S1
a -1.469932  -0.317262
b  0.047170   0.601172
c -0.257479  -0.242490
d  0.832949  -0.070383
e -0.628549  -2.319316

df['location']

         S1        S2        S3
a -1.469932 -1.544511 -1.373463
b  0.047170 -0.339423  1.351253
c -0.257479  1.140829  0.188291
d  0.832949  0.098170 -0.818513
e -0.628549 -0.158419  0.366167
_

それとも間違った用語を探しているだけですか？ドキュメント内のすべての例の90％、およびここでの質問は、垂直の「もの」（私の場合は日付またはabcde）のみをインデックスとして扱い、テストデータのクイック_df.index.values_も垂直を取得するだけなのでarray(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype=object)。

pythonpandasmulti-index
11
JC_CL

MultiIndexを使用して、各レベルの名前を持つ複数の列を指定できます。 MultiIndex.from_product()を使用して、複数の反復可能オブジェクトのデカルト積からmultiIndexを作成します。

header = pd.MultiIndex.from_product([['location1','location2'],
                                     ['S1','S2','S3']],
                                    names=['loc','S'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 6), 
                  index=['a','b','c','d','e'], 
                  columns=header)

2つのレベルはlocとSです。

df
loc location1                     location2                    
S          S1        S2        S3        S1        S2        S3
a   -1.245988  0.858071 -1.433669  0.105300 -0.630531 -0.148113
b    1.132016  0.318813  0.949564 -0.349722 -0.904325  0.443206
c   -0.017991  0.032925  0.274248  0.326454 -0.108982  0.567472
d    2.363533 -1.676141  0.562893  0.967338 -1.071719 -0.321113
e    1.921324  0.110705  0.023244 -0.432196  0.172972 -0.50368

これで、xsを使用して、レベルに基づいて日付フレームをスライスできます。

df.xs('location1',level='loc',axis=1)

S        S1        S2        S3
a -1.245988  0.858071 -1.433669
b  1.132016  0.318813  0.949564
c -0.017991  0.032925  0.274248
d  2.363533 -1.676141  0.562893
e  1.921324  0.110705  0.02324

df.xs('S1',level='S',axis=1)

loc  location1  location2
a    -1.245988   0.105300
b     1.132016  -0.349722
c    -0.017991   0.326454
d     2.363533   0.967338
e     1.921324  -0.43219
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BKS