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用python将单个熊猫索引转换为三级MultiIndex

multi-index indexing pandas python

CiaranWelsh · 技术社区 · 8 年前

我在熊猫数据框中有一些数据,如下所示:

gene                                  VIM  
time:2|treatment:TGFb|dose:0.1  -0.158406  
time:2|treatment:TGFb|dose:1     0.039158  
time:2|treatment:TGFb|dose:10   -0.052608  
time:24|treatment:TGFb|dose:0.1  0.157153  
time:24|treatment:TGFb|dose:1    0.206030  
time:24|treatment:TGFb|dose:10   0.132580  
time:48|treatment:TGFb|dose:0.1 -0.144209  
time:48|treatment:TGFb|dose:1   -0.093910  
time:48|treatment:TGFb|dose:10  -0.166819  
time:6|treatment:TGFb|dose:0.1   0.097548  
time:6|treatment:TGFb|dose:1     0.026664  
time:6|treatment:TGFb|dose:10   -0.008032

其中左边是索引。这只是数据的一部分,实际上要大得多。该指数由时间、治疗和剂量三部分组成。我想重新组织这些数据,以便通过切片轻松访问。这样做的方法是使用pandas MultiIndexing,但我不知道如何将具有一个索引的DataFrame转换为具有三个索引的另一个。有人知道怎么做吗?

df['time']['dose'] 或“df[0]`”(或至少类似的东西)。

1 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

你可以先 replace 不必要的字符串(索引必须转换为 Series 通过 to_series 因为 代替 index yet)然后使用 split 。上次设置索引名称的依据 rename_axis (中新增 pandas 0.18.0 )

df.index = df.index.to_series().replace({'time:':'','treatment:': '','dose:':''}, regex=True)
df.index = df.index.str.split('|', expand=True)
df = df.rename_axis(('time','treatment','dose'))

print (df)
                          VIM
time treatment dose          
2    TGFb      0.1  -0.158406
               1     0.039158
               10   -0.052608
24   TGFb      0.1   0.157153
               1     0.206030
               10    0.132580
48   TGFb      0.1  -0.144209
               1    -0.093910
               10   -0.166819
6    TGFb      0.1   0.097548
               1     0.026664
               10   -0.008032

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