Question

可以从元组列表创建Multiindex。我想知道如何做相反的事情吗？考虑以下多重索引：

MultiIndex(levels=[['N', 'R'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['R', 'S'], ['N', 'R', 'S']],
           labels=[[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1], [2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 1, 2, 1], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]],
           names=['AMP', 'CZ', 'FOX', 'CRO', 'MER', 'GM', 'CIP', 'SXT'])

我想返回一个元组列表，该列表将用于通过DataFrame.loc[]进行选择，例如[('S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S, 'S'), ...]

我希望df.index.as_tuples()可以做的事情，不幸的是不存在。

Answer 1

df.index.tolist()或df.index.values都可以。

Answer 2

这可以通过调用方法to_native_types()

完成

df.index.to_native_types()
> array([('N', 'N', 'N', 'S', 'N', 'N', 'S', 'N'),
   ('R', 'S', 'N', 'N', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'N', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'N', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ('R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S', 'R', 'S'),
   ('R', 'S', 'R', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S'),
   ...], dtype=object)

Answer 3

在熊猫else if (prec(tokens [i]) < prec(ops.peek()) && !ops.isEmpty() && ops.peek() != "(") { ... ... nums.add(outcome); // I highly suggest refactoring this to nums.push due to readability considerations ops.push(tokens[i]); }中可以使用MultiIndex.to_flat_index：

0.24+

示例：

print (df.index.to_flat_index())

返回Pandas multiindex作为元组列表？

3 个答案: