Python Pandas DataFrame 可以有分层索引(MultiIndex)或分层列。
我正在寻找一种方法来了解索引和列的级别数(深度)。
len(df.index.levels)
似乎只适用于 MultiIndex 但它不适用于普通索引。
是否有一个属性(适用于 MultiIndex 但也适用于简单的 Index)？
df.index.depth
或
df.columns.depth
会很棒。
MultiIndex 列和索引的一个示例:
import pandas as pd
import numpy as np
def mklbl(prefix,n):
return ["%s%s" % (prefix,i) for i in range(n)]
def mi_sample():
miindex = pd.MultiIndex.from_product([mklbl('A',4),
mklbl('B',2),
mklbl('C',4),
mklbl('D',2)])
micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples([('a','foo'),('a','bar'),
('b','foo'),('b','bah')],
names=['lvl0', 'lvl1'])
dfmi = pd.DataFrame(np.arange(len(miindex)*len(micolumns)).reshape((len(miindex),len(micolumns))),
index=miindex,
columns=micolumns).sortlevel().sortlevel(axis=1)
return(dfmi)
df = mi_sample()
所以 df 看起来像:
lvl0 a b
lvl1 bar foo bah foo
A0 B0 C0 D0 1 0 3 2
D1 5 4 7 6
C1 D0 9 8 11 10
D1 13 12 15 14
C2 D0 17 16 19 18
D1 21 20 23 22
C3 D0 25 24 27 26
D1 29 28 31 30
B1 C0 D0 33 32 35 34
D1 37 36 39 38
C1 D0 41 40 43 42
D1 45 44 47 46
C2 D0 49 48 51 50
D1 53 52 55 54
C3 D0 57 56 59 58
D1 61 60 63 62
A1 B0 C0 D0 65 64 67 66
D1 69 68 71 70
C1 D0 73 72 75 74
D1 77 76 79 78
C2 D0 81 80 83 82
D1 85 84 87 86
C3 D0 89 88 91 90
D1 93 92 95 94
B1 C0 D0 97 96 99 98
D1 101 100 103 102
C1 D0 105 104 107 106
D1 109 108 111 110
C2 D0 113 112 115 114
D1 117 116 119 118
... ... ... ... ...
A2 B0 C1 D0 137 136 139 138
D1 141 140 143 142
C2 D0 145 144 147 146
D1 149 148 151 150
C3 D0 153 152 155 154
D1 157 156 159 158
B1 C0 D0 161 160 163 162
D1 165 164 167 166
C1 D0 169 168 171 170
D1 173 172 175 174
C2 D0 177 176 179 178
D1 181 180 183 182
C3 D0 185 184 187 186
D1 189 188 191 190
A3 B0 C0 D0 193 192 195 194
D1 197 196 199 198
C1 D0 201 200 203 202
D1 205 204 207 206
C2 D0 209 208 211 210
D1 213 212 215 214
C3 D0 217 216 219 218
D1 221 220 223 222
B1 C0 D0 225 224 227 226
D1 229 228 231 230
C1 D0 233 232 235 234
D1 237 236 239 238
C2 D0 241 240 243 242
D1 245 244 247 246
C3 D0 249 248 251 250
D1 253 252 255 254
[64 rows x 4 columns]
请您参考如下方法:
要对上面的评论进行总结:
您可以使用 .nlevels 属性来给出索引和列的级别数:
df = pd.DataFrame(np.random.rand(2,2), index=[['A','A'],['B','C']], columns=['a','b'])
df
a b
A B 0.558 0.336
C 0.148 0.436
df.index.nlevels
2
df.columns.nlevels
1
正如@joris 上面提到的 len(df.columns.levels) 在上面的示例中将不起作用，因为 columns 不是 MultiIndex，给予:
AttributeError: 'Index' object has no attribute 'levels'
但在上面的例子中，它对 index 会很好地工作:
len(df.index.levels)
2
