MySQL數(shù)據(jù)優(yōu)化-多層索引
更新時間：2022年01月24日 09:57:18 作者：小旺不正經(jīng)
這篇文章主要介紹了MySQL數(shù)據(jù)優(yōu)化?多層索引，文章圍繞MySQL數(shù)據(jù)優(yōu)化?多層索引的相關(guān)資料展開詳細的內(nèi)容，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下
一、多層索引
1.創(chuàng)建
環(huán)境：Jupyter
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['上半年','上半年','下半年','下半年'],
['一季度','二季度','三季度','四季度']],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','白菜','牛肉','豬肉']])
display(a)
2.設置索引的名稱
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['上半年','上半年','下半年','下半年'],
['一季度','二季度','三季度','四季度']],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','白菜','牛肉','豬肉']])
a.index.names=['年度','季度']
a.columns.names=['大類','小類']
display(a)
3.from_arrays( )-from_tuples()
import numpy as np
import pandas as pd
index=pd.MultiIndex.from_arrays([['上半年','上半年','下半年','下半年'],['一季度','二季度','三季度','四季度']])
columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('蔬菜','胡蘿卜'),('蔬菜','白菜'),('肉類','牛肉'),('肉類','豬肉')])
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=index,columns=columns)
display(a)
4.笛卡兒積方式
from_product() 局限性較大
import pandas as pd index = pd.MultiIndex.from_product([['上半年','下半年'],['蔬菜','肉類']]) a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=index) display(a)
二、多層索引操作
1.Series
import pandas as pd
a=pd.Series([1,2,3,4],index=[['a','a','b','b'],['c','d','e','f']])
print(a)
print('---------------------')
print(a.loc['a'])
print('---------------------')
print(a.loc['a','c'])
import pandas as pd
a=pd.Series([1,2,3,4],index=[['a','a','b','b'],['c','d','e','f']])
print(a)
print('---------------------')
print(a.iloc[0])
print('---------------------')
print(a.loc['a':'b'])
print('---------------------')
print(a.iloc[0:2])
2.DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['上半年','上半年','下半年','下半年'],
['一季度','二季度','三季度','四季度']],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','白菜','牛肉','豬肉']])
print(a)
print('--------------------')
print(a.loc['上半年','二季度'])
print('--------------------')
print(a.iloc[0])
3.交換索引
swaplevel( )
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['2021','2021','2022','2022'],
['一季度','二季度','三季度','四季度']],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','白菜','牛肉','豬肉']])
a.index.names=['年度','季度']
print(a)
print('--------------------')
print(a.swaplevel('年度','季度'))
4.索引排序
sort_index( )
level：指定根據(jù)哪一層進行排序，默認為最層inplace：是否修改原數(shù)據(jù)。默認為False
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['2021','2021','2022','2022'],
[1,3,2,4]],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','白菜','牛肉','豬肉']])
a.index.names=['年度','季度']
print(a)
print('--------------------')
print(a.sort_index())
print('--------------------')
print(a.sort_index(level=1))
5.索引堆疊
stack( )
將指定層級的列轉(zhuǎn)換成行
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['2021','2021','2022','2022'],
[1,3,2,4]],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','胡蘿卜','牛肉','牛肉']])
print(a)
print('--------------------')
print(a.stack(0))
print('--------------------')
print(a.stack(-1))
6.取消堆疊
unstack( )
將指定層級的行轉(zhuǎn)換成列
fill_value：指定填充值。
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['2021','2021','2022','2022'],
[1,3,2,4]],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','胡蘿卜','牛肉','牛肉']])
print(a)
print('--------------------')
a=a.stack(0)
print(a)
print('--------------------')
print(a.unstack(-1))
import numpy as np
import pandas as pd
a=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['2021','2021','2022','2022'],
[1,3,2,4]],
columns=[['蔬菜','蔬菜','肉類','肉類'],['胡蘿卜','胡蘿卜','牛肉','牛肉']])
print(a)
print('--------------------')
a=a.stack(0)
print(a)
print('--------------------')
print(a.unstack(0,fill_value='0'))
到此這篇關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)優(yōu)化-多層索引的文章就介紹到這了,更多相關(guān)數(shù)據(jù)優(yōu)化-多層索引內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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