Question

当我有两个或更多个iterables时，我有一个用于创建Pandas MultiIndex的实用程序函数，并且我希望为这些迭代中的值的每个唯一配对创建一个索引键。看起来像这样

import pandas as pd
import itertools

def product_index(values, names=None):
    """Make a MultiIndex from the combinatorial product of the values."""
    iterable = itertools.product(*values)
    idx = pd.MultiIndex.from_tuples(list(iterable), names=names)
    return idx

可以像：

一样使用

a = range(3)
b = list("ab")
product_index([a, b])

创建

MultiIndex(levels=[[0, 1, 2], [u'a', u'b']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])

这很好用，但它似乎是一个常见的用例，我很惊讶我必须自己实现它。所以，我的问题是，我在Pandas图书馆中错过/误解了哪些提供此功能？

编辑以添加：对于0.13.1版本，此功能added to Pandas为MultiIndex.from_product。

Answer 1

这是一个非常相似的结构（但使用cartesian_product，对于较大的数组，速度比itertools.product快

In [2]: from pandas.tools.util import cartesian_product

In [3]: MultiIndex.from_arrays(cartesian_product([range(3),list('ab')]))
Out[3]: 
MultiIndex(levels=[[0, 1, 2], [u'a', u'b']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])

可以作为一种方便的方法添加，也许MultiIndex.from_iterables(...)

请打开一个问题（如果你愿意，可以公关）

仅供参考我很少实际构建一个“手动”的多索引，几乎总是更容易实际构建一个框架而只是set_index。

In [10]: df = DataFrame(dict(A = np.arange(6), 
                             B = ['foo'] * 3 + ['bar'] * 3, 
                             C = np.ones(6)+np.arange(6)%2)
                       ).set_index(['C','B']).sortlevel()

In [11]: df
Out[11]: 
       A
C B     
1 bar  4
  foo  0
  foo  2
2 bar  3
  bar  5
  foo  1

[6 rows x 1 columns]

从迭代产品中制作一个Pandas MultiIndex？

1 个答案: