Pandas Multiindex 和 Groupby 返回奇怪的行为答案

【问题标题】：Pandas Multiindex and Groupby returns odd behaviorPandas Multiindex 和 Groupby 返回奇怪的行为
【发布时间】：2018-11-25 17:32:52
【问题描述】：

我已经使用 Pandas MultiIndex Dataframes 工作了几个星期，我感觉我并没有真正理解 GroupBy 对象背后的直觉，尤其是组的选择。

我们以这段代码为例：

import numpy as np
import pandas as pd

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)

df.groupby(level=0).first()

最后一行的输出是这样的：

            0         1         2         3
bar  1.612350 -0.019424 -0.088925 -0.188864
baz  2.752485 -1.011006  0.249788  1.106547
foo  1.313016  0.716512  0.550851 -1.532394
qux  1.505173  0.758075  1.360808  1.261204

但是，在我看来，这种行为没有多大意义，因为它给了我第一组，就好像我会按第二级分组一样。我对上面代码的期望是这样的：

            0         1         2         3
one  1.612350 -0.019424 -0.088925 -0.188864
two  0.434829  1.698503 -0.213425  0.329733

到目前为止，我通过这样做实现了我想要的：

list(df.groupby(level=0))[0][1]

但是，这看起来并不意味着要这样做。

不知何故，我似乎对 GroupBy 对象有错误的期望。也许有人可以帮我解决我的困惑:)。

其他信息： 我不是在寻找特定的解决方案，如何获得“第一组”，因为我已经通过从对象中创建列表来获得它。我的问题是关于对 GroupBy 对象的理解以及它为什么选择第一个（或任何其他组）的方式。

【问题讨论】：

我认为您的误解与first 方法的作用有关：它不选择第一个组，而是选择每个组中的第一个项目。
@user2285236 这正是我正在寻找的答案:)。但是，我不明白，为什么有一种方法可以获取每个组的第一个（或第 n 个）成员，而不是第 n 个组的方法。
是的，pandas 只允许按键选择分组（如df.groupby(level=0).get_group('foo')）这可能是因为默认情况下它不保留原始排序并按键排序。您的密钥已订购，因此您在list(df.groupby(level=0))[0][1] 看不到问题，但如果您的第一组是qux，您将再次获得bar。 nth group 在这种情况下可能是模棱两可的，可能这就是他们只允许按键访问组的原因。
非常感谢，现在一切都说得通了！

标签： python pandas dataframe indexing pandas-groupby

【解决方案1】：

由于@user2285236 在 cmets 中回答了我的问题，我尝试对其进行总结。

first() 方法不选择第一个组，而是选择每个组的第一个条目。没有像list(df.groupby(level=0))[0][1] 这样的内置实现的原因是groupby() 方法对条目进行排序。

例如，让我们安排上面的例子，让'第一'组'qux?。看起来像这样：

arrays = [['qux', 'qux', 'bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)

list(df.groupby(level=0))[0][1] 的调用返回：

                0         1         2         3
bar one -0.335708 -0.315253 -0.087970  0.754242
    two -1.608651  1.005786  1.800341 -1.059510

而不是我期望的“第一”组：

                0         1         2         3
qux one -0.374186  0.812865  0.578298 -0.901881
    two -0.137799  0.278797 -1.171522  0.319980

但是，可以使用内置方法get_group() 调用每个组。因此，在这种情况下，我可以通过调用获得“第一”组：df.groupby(level=0).get_group('qux')

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以给您的MultiIndex 级别名称，然后使用pd.DataFrame.query：

df.index.names = ['first', 'second']
res = df.query('first == "bar"')

print(res)

                     0         1         2         3
first second                                        
bar   one     0.555863 -0.080074 -1.726498 -0.874648
      two     1.099309  0.047887  0.294042  0.222972

或者，使用pd.Index.get_level_values:

res = df[df.index.get_level_values(0) == 'bar']

【讨论】：

ilevel_0 无法访问任何名称 :-)
哦，不错的提示！但我喜欢名字:)

【解决方案3】：

您是否在寻找多个索引切片？

df.loc[pd.IndexSlice['bar',:],:]
Out[319]: 
                0        1         2         3
bar one  0.807706  0.07296  0.638787  0.329646
    two -0.497104 -0.75407 -0.943406  0.484752

【讨论】：

【解决方案4】：

您的第一列是 level_0，但您想按 level_1 分组。如果您重置索引，两列都将被分配一个列标题，您可以按此分组

添加此代码：

df=df.reset_index()

df=df.groupby(['level_1']).first()
df.head()

【讨论】：