检查和转换多索引类型

Question

如何检查 Pandas 的每个级别的多索引类型？我正在尝试访问特定级别以检查它的类型是否是我想要的类型，如果不是，则将其强制转换为int类型。我试过df.index.info()没有成功。我还检查了API 参考中描述的方法和属性，但我没有看到任何提及。

Answer 1

设置

idx = pd.MultiIndex.from_product([range(2), [*'XY']], names=['lvl0', 'lvl1'])

df = pd.DataFrame(1, idx, idx)

df

lvl0       0     1   

lvl1       X  Y  X  Y

lvl0 lvl1            

0    X     1  1  1  1

     Y     1  1  1  1

1    X     1  1  1  1

     Y     1  1  1  1

MultiIndex 的基本剖析

levels

是frozenlist的pandas.Index对象。这些pandas.Index对象中的每一个都应包含唯一值。如果这些级别索引对象不是唯一的，则可能有问题。

[*map(type, df.index.levels)]

[pandas.core.indexes.numeric.Int64Index, pandas.core.indexes.base.Index]

你可以得到他们的 dtype

[l.dtype for l in df.index.levels]

[dtype('int64'), dtype('O')]

labels

这是一个frozenlist数组。每个级别索引都有一个标签数组。相应的标签数组包含对正在显示的级别值的引用。

[*map(type, df.index.labels)]

[pandas.core.indexes.frozen.FrozenNDArray,

 pandas.core.indexes.frozen.FrozenNDArray]

print(*df.index.labels, sep='\n')

FrozenNDArray([0, 0, 1, 1], dtype='int8')

FrozenNDArray([0, 1, 0, 1], dtype='int8')

get_level_values

您可以访问索引中的值 get_level_values

df.index.get_level_values(1)

Index(['X', 'Y', 'X', 'Y'], dtype='object', name='lvl1')

这level与用label对象切片对象相同

df.index.levels[1][df.index.labels[1]]

Index(['X', 'Y', 'X', 'Y'], dtype='object', name='lvl1')

Answer 2

使用 get_level_values

df.index.get_level_values(0).dtype

Out[19]: dtype('int64')