《利用python进行数据分析》读书笔记--第五章 pandas入门

Posted 2020-08-24

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html

 

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

• 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.
• 集成时间序列功能
• 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构
• 数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行
• 灵活处理缺失数据
• 合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

1、pandas数据结构介绍

两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#Series可以设置index，有点像字典，用index索引
obj = Series([1,2,3],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘])
#print obj[‘a‘]
#也就是说，可以用字典直接创建Series

dic = dict(key = [‘a‘,‘b‘,‘c‘],value = [1,2,3])
dic = Series(dic)
#下面注意可以利用一个字符串更新键值
key1 = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]
#注意下面的语句可以将 Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的
dic1 = Series(obj,index = key1)
#print dic
#print dic1
#isnull 和  notnull 是用来检测缺失数据
#print pd.isnull(dic1)
#Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能
dic2 = Series([10,20,30,40],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘e‘])
#print dic1 + dic2
#name属性,可以起名字
dic1.name = ‘s1‘
dic1.index.name = ‘key1‘
#Series 的索引可以就地修改
dic1.index = [‘x‘,‘y‘,‘z‘,‘w‘]

DataFrame是一种表格型结构，含有一组有序的列，每一列可以是不同的数据类型。既有行索引，又有列索引，可以被看做由Series组成的字典（使用共同的索引）。跟其他类似的数据结构（比如R中的data.frame），DataFrame面向行和列的操作基本是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或者多个二维块存放的（不是列表、字典或者其他）。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#构建DataFrame可以直接传入等长的列表或Series组成的字典
#不等长会产生错误
data = {‘a‘:[1,2,3],
        ‘c‘:[4,5,6],
        ‘b‘:[7,8,9]
}
#注意是按照列的名字进行列排序
frame = DataFrame(data)
#print frame
#指定列之后就会按照指定的进行排序
frame = DataFrame(data,columns=[‘a‘,‘c‘,‘b‘])
print frame
#可以有空列,index是说行名
frame1 = DataFrame(data,columns = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘],index = [‘one‘,‘two‘,‘three‘])
print frame1
#用字典方式取列数据
print frame[‘a‘]
print frame.b
#列数据的修改直接选出来重新赋值即可
#行，可以用行名或者行数来进行选取
print frame1.ix[‘two‘]
#为列赋值，如果是Series，规定了index后可以精确赋值
frame1[‘d‘] = Series([100,200,300],index = [‘two‘,‘one‘,‘three‘])
print frame1
#删除列用del 函数
del frame1[‘d‘]
#警告：通过列名选出来的是Series的视图，并不是副本，可用Series copy方法得到副本

另一种常见的结构是嵌套字典，即字典的字典，这样的结构会默认为外键为列，内列为行。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#内层字典的键值会被合并、排序以形成最终的索引
pop = {‘Nevada‘:{2001:2.4,2002:2.9},
       ‘Ohio‘:{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame3 = DataFrame(pop)
#rint frame3
#Dataframe也有行和列有name属性，DataFrame有value属性
frame3.index.name = ‘year‘
frame3.columns.name = ‘state‘
print frame3
print frame3.values

下面列出了DataFrame构造函数能够接受的各种数据。

索引对象

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#pandas索引对象负责管理轴标签和其他元数据，构建Series和DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都被转换为Index
obj = Series(range(3),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘])
index = obj.index
#print index
#索引对象是无法修改的,这非常重要，因为这样才会使得Index对象在多个数据结构之间安全共享
index1 = pd.Index(np.arange(3))
obj2 = Series([1.5,-2.5,0],index = index1)
print obj2.index is index1

#除了长得像数组，Index的功能也类似一个固定大小的集合
print ‘Ohio‘ in frame3.columns
print 2003 in frame3.index

pandas中的Index是一个类，pandas中主要的Index对象（什么时候用到）。

下面是Index的方法与属性，值得注意的是：index并不是数组。

2、基本功能

下面介绍基本的Series 和 DataFrame 数据处理手段。首先是索引：

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

#Series有一个reindex函数，可以将索引重排，以致元素顺序发生变化

obj = Series([1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
#注意这里的reindex并不改变obj的值，得到的是一个“副本”
#fill_value 显然是填充空的index的值
#print obj.reindex([‘a‘,‘c‘,‘d‘,‘b‘,‘e‘],fill_value = 0)
#print obj
obj2 = Series([‘red‘,‘blue‘],index=[0,4])
#method = ffill，意味着前向值填充
obj3 = obj2.reindex(range(6),method=‘ffill‘)
#print obj3

#DataFrame 的reindex可以修改行、列或者两个都改
frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = [‘a‘,‘c‘,‘d‘],columns = [‘Ohio‘,‘Texas‘,‘California‘])
#只是传入一列数，是对行进行reindex,因为...frame的行参数叫index...(我这么猜的)
frame2 = frame.reindex([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
#print frame2
#当传入原来没有的index是，当然返回的是空NaN
#frame3 = frame.reindex([‘e‘])
#print frame3
states = [‘Texas‘,‘Utah‘,‘California‘]
#这是对行、列重排
#注意：这里的method是对index 也就是行进行的填充，列是不能填充的（不管method的位置如何）
frame4 = frame.reindex(index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘],columns=states,method = ‘ffill‘)
#print frame4

#使用ix的标签索引功能，重新索引变得比较简洁
print frame.ix[[‘a‘,‘d‘,‘c‘,‘b‘],states]

关于ix，是DataFrame的一个方法，http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.DataFrame.ix.html。

丢弃指定轴上的项

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
#drop函数可以丢弃轴上的列、行值
obj = Series(np.arange(3.),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘])
#原Series并不丢弃
obj.drop(‘b‘)
#print obj
#注意下面，行可以随意丢弃，列需要加axis = 1
print frame.drop([‘a‘])
print frame.drop([‘Ohio‘],axis = 1)

下面说索引、选取和过滤

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

obj = Series([1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = [‘a‘,‘c‘,‘d‘],columns = [‘Ohio‘,‘Texas‘,‘California‘])

#Series切片和索引
#print obj[obj < 2]
#注意：利用标签的切片与python的切片不同，两端都是包含的（有道理）
print obj[‘b‘:‘c‘]
#对于DataFrame，列可以直接用名称
print frame[‘Ohio‘]
#特殊情况：通过切片和bool型索引，得到的是行(有道理)
print frame[:2]
print frame[frame[‘Ohio‘] != 0]
#下面的方式是对frame所有元素都适用，不是行或者列,下面的得到的是numpy.ndarray类型的数据
print frame[frame < 5],type(frame[frame < 5])
frame[frame < 5] = 0
print frame

#对于DataFrame上的标签索引，用ix进行
print frame.ix[[‘a‘,‘d‘],[‘Ohio‘,‘Texas‘]]
print frame.ix[2] #注意这里默认取行
#注意下面默认取行
print frame.ix[frame.Ohio > 0]
#注意下面的逗号后面是列标
print frame.ix[frame.Ohio > 0,:2]

下面是常用的索引选项：

算术运算和数据对齐

#pandas 有一个重要的功能就是能够根据索引自动对齐,其中索引不重合的部分值为NaN
s1 = Series([1,2,3],[‘a‘,‘b‘,‘c‘])
s2 = Series([4,5,6],[‘b‘,‘c‘,‘d‘])
#print s1 + s2
df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape(3,4),columns=list(‘abcd‘))
df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape(4,5),columns=list(‘abcde‘))
#print df1 + df2
#使用add方法，并传入填充值,注意下面的fill_value函数是先对应填充再进行加和，而不是加和得到NaN之后再填充
#print df1.add(df2,fill_value = 1000)
#df1.reindex(columns = df2.columns,fill_value=0)

除了add之外，还有其他的方法：

DataFrame和Series之间的运算

#下面看一下DataFrame和Series之间的计算过程
arr = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns = list(‘abcd‘))
#下面的结果标明，就是按行分别相减即可，叫做 broadcasting
#注意：默认情况下，DataFrame和Series的计算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后进行计算，再沿着行一直向下广播
#注意：下面的式子中，如果写arr - arr[0]是错的，因为只有标签索引函数ix后面加数字才表示行
print arr - arr.ix[0]
Series2 = Series(range(3),index = list(‘cdf‘))
#按照规则，在不匹配的列会形成NaN值
print arr + Series2
#如果想匹配行且在列上广播，需要用到算术运算方法
Series3 = arr[‘d‘]
#axis就是希望匹配的轴
print arr.sub(Series3,axis = 0)

下面是函数应用和映射

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

#NumPy的元素级数组方法也适用于pandas对象
frame = DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = list(‘abc‘),index = [‘Ut‘,‘Oh‘,‘Te‘,‘Or‘])
print frame
#下面是求绝对值：
#print np.abs(frame)
#另一种常见的做法是：将一个函数应用到行或者列上,用apply方法，与R语言类似
fun = lambda x:x.max() - x.min()
#默认是应用在每一列上
print frame.apply(fun)
#下面是应用在列上
print frame.apply(fun,axis = 1)
#很多统计函数根本不用apply，直接调用方法就可以了
print frame.sum()
#除了标量值之外，apply函数后面还可以接返回多个值组成的的Series的函数,有没有很漂亮？
def f(x):
    return Series([x.min(),x.max()],index = [‘min‘,‘max‘])
#print frame.apply(f)
#元素级的python函数也是可以用的，但是要使用applymap函数
format = lambda x: ‘%.2f‘ % x
print frame.applymap(format)
#之所以要用applymap是因为Series有一个应用于元素级函数的map方法？？
#这里的map很有用
print frame[‘b‘].map(format)

排序与排名

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
#用sort_index函数对行、列的索引进行排序
obj = Series(range(4),index = [‘d‘,‘a‘,‘b‘,‘c‘])
print obj.sort_index()

frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index = [‘three‘,‘one‘],columns = [‘d‘,‘a‘,‘b‘,‘c‘])
#默认是对行 “索引” 进行排序，如果对列 “索引” 进行排序，axis = 1 即可
print frame.sort_index()
print frame.sort_index(axis = 1)
print frame.sort_index(axis = 1,ascending = False)

#如果对值进行排序，用的是order函数,注意所有的缺失值会放到最后（如果有的话）
print obj.order()
#numpy中的sort也可以用来排序
print np.sort(obj)
#如果相对DataFrame的值进行排序，函数还是sort_index，只不过后面需要加一个参数by
frame = DataFrame({‘b‘:[4,7,-3,2],‘a‘:[0,1,0,1]})
print frame.sort_index(by = [‘a‘,‘b‘])

#rank函数返回从小到大排序的下标，对于平级的数，rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏评级关系
#下标从1开始
obj = Series([7,-5,7,4,2,0,4])
print obj.rank()
#而numpy中的argsort函数比较奇怪，返回的是把数据进行排序之后，按照值得顺序对应的下标，下标从0开始
print np.argsort(obj)
 #打印结果为：1,5,4,3,6,0,2 按照这个下标顺序恰好可以得到从小打到的值，见下面
print obj[np.argsort(obj)]
#rank函数中有一个method选项，用来规定下标的方式

print obj.rank(method = ‘first‘,ascending=False)
print obj.rank(method = ‘max‘,ascending=False)
print obj.rank(method = ‘min‘,ascending=False)

#对于DataFrame，rank函数默认把每一列排好并返回坐标
print frame.rank()
print frame.rank(axis = 1)

带有重复值的轴索引

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

#虽然pandas的很多函数（如reindex）要求标签唯一，但是并不具有强制性
obj = Series(range(5),index = list(‘aabbc‘))
print obj
#索引是否唯一用is_unique看是否唯一
print obj.index.is_unique
#对于重复值的索引，选取的话返回一个Series，唯一的索引返回一个标量
print obj[‘a‘]
#对于DataFrame也是如此
df = DataFrame(np.random.randn(4,3),index = list(‘aabb‘))
print df
print df.ix[‘b‘]
#####自己导入数据的时候数据处理之前可以做一下index唯一性等，自己创建DataFrame注意不能这样

3、汇总和计算描述统计

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time

#pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分属于简约统计，用于从Series中提取一个值，或者   从DataFrame中提取一列或者一行Series
#注意：与NumPy数组相比，这些函数都是基于没有缺失数据的建设构建的，也就是说：这些函数会自动忽略缺失值。
df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = list(‘abcd‘),columns=[‘one‘,‘two‘])
print df.sum()
print df.sum(axis = 1)
#下面是一些函数，idxmin 和 idmax 返回的是达到最小或者最大的索引
print df.idxmin()
print df.idxmin(axis=1)
#关于累积型的函数
print df.cumsum()
#describe函数，与R语言中的describe函数基本相同
print df.describe()
#对于非数值型的数据，看看下面的结果

obj = Series([‘c‘,‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘d‘] * 4)
print obj.describe()
‘‘‘
结果为：
count     20
unique     4
top        a
freq       8
其中，freq是指字母出现的最高频率
‘‘‘

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time

#下面看一下cummin函数
#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值
frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list(‘abc‘),columns = [‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘])
print frame.cummin()
print frame

>>>

   one  two  three  four
a    1    2      3     4
b    1    2      3     4
c  -10    2      3   -13
   one  two  three  four
a    1    2      3     4
b    5    6      7     8
c  -10   11     12   -13

相关系数与协方差

有些汇总统计（如相关系数和协方差）是通过参数对计算出来的。这一节数据得不到？上不去网。

唯一值、值计数以及成员资格

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt

obj = Series([‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘f‘,‘e‘])
uniques = obj.unique()
uniques.sort() #记住这是就地排序
#print uniques
#下面进行计数统计,注意得到的是按照出现的频率降序排列
#print obj.value_counts()
#value_counts还是一个顶级的pandas方法。可用于任何是数组或者序列
#print obj.values
#print pd.value_counts(obj.values,sort = False)
#最后是isin 判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series中或DataF列中的子集
mask = obj.isin([‘b‘,‘c‘])
print mask
print obj[mask]

data = DataFrame({‘Qu1‘:[1,3,4,3,4],
                  ‘Qu2‘:[2,3,1,2,3],
                  ‘Qu3‘:[1,5,2,4,4]})
print data
print data.apply(pd.value_counts).fillna(0)

上面这几个函数是真的非常实用！

4、处理缺失数据

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time
from numpy import nan as NA

#pandas本来就被设计成自动忽略了缺失值、
#nan None 都看做缺失值
str_data = Series([‘a‘,np.nan,‘b‘,‘c‘])
str_data[0] = None
print str_data.isnull()
print str_data.notnull()

>>>

0     True
1     True
2    False
3    False
0    False
1    False
2     True
3     True

#NumPy的数据类型中缺少真正的NA数据类型或位模式？？

滤除缺失数据

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time
from numpy import nan as NA

data = Series([1,NA,3.5,7,NA])
#注意返回的是不为NA的值的原来的索引，不是移除之后的索引

#有一个函数 reset_index 这个函数（方法？）可以重新设置index，其中drop = True选项会丢弃原来的索引而设置新的从0开始的索引，这个方法只对DataFrame有用貌似。

print data.dropna()
#下面的结果一样
print data[data.notnull()]
data1 = DataFrame([[1,2,3],[NA,2.3,4],[NA,NA,NA]])
#注意：由于DataFrame的设定，只要有NA的行就会舍弃
print data1.dropna()
#传入how = ‘all‘ 则丢掉全为NA的行，这里的 how 的起名真的有点随心所欲了，哈哈
print data1.dropna(how = ‘all‘)
#丢弃列
print data1.dropna(how = ‘all‘,axis = 1)
#还有一个参数，thresh
data2 = DataFrame(np.random.randn(7,3))
data2.ix[:4,1] = NA
data2.ix[:2,2] = NA
#print data2
#这里的thresh函数是选取最少non-NA值个数的行选出来
print data2.dropna(thresh = 2)
print data2.dropna(thresh = 4,axis = 1)

填充缺失数据

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time
from numpy import nan as NA

#主要用fillna方法填充NA处的值
data2 = DataFrame(np.random.randn(7,3))
data2.ix[:4,1] = NA
data2.ix[:2,2] = NA
#fillna返回一个新对象，inplace = True 可以就地填充
print data2.fillna(0)
#print data2.fillna(0,inplace = True)
#print data2
#为不同的列填充要用到字典
print data2.fillna({1:0.5,3:-1})
#对reindex有效的的那些差值方法也可适用于fillna,请向上看，或者搜索 reindex 即可
df = DataFrame(np.random.randn(6,3))
df.ix[2:,1] = NA
df.ix[4:,2] = NA
print df.fillna(method = ‘ffill‘,limit = 2)
#只要稍微动动脑子，我们就可以知道向NA处可以填充均值等其他数
data = Series([1.2,NA,4,NA])
print data.fillna(data.mean())

fillna的参数如下：

5、层次化索引

层次化索引（hierarchical index）是pandas的重要功能，这能使在一个轴上拥有两个以上的索引级别。抽象点说，它能使你以低维度形式处理高维度。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time

data = Series(np.random.randn(10),index=[[‘a‘,‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘b‘,‘c‘,‘c‘,‘d‘,‘d‘],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])
#print data
#下面是索引的选取方式

print data.index
print data[‘b‘]
print data[‘b‘:‘c‘]
print data.ix[[‘b‘,‘d‘]]
#下面是“内层”的选取方式
print data[:,2]
#层次化索引在数据重塑和基于分组操作（如透视表生成）中扮演者重要的角色，比如用unstack方式重排DataFrame:
print data.unstack()
#stack是unstack的逆运算
print data.unstack().stack()

#对于DataFrame，每个轴都可以有分层索引
frame = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index = [[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘],[1,2,1,2]],columns = [[‘Ohio‘,‘Ohio‘,‘Colorado‘],[‘Green‘,‘Red‘,‘Green‘]])
#print frame
#注意下面的方式：是为每一个轴规定名字，跟
frame.index.names = [‘key1‘,‘key2‘]
frame.columns.names = [‘state‘,‘color‘]
#print frame
#print frame[‘Ohio‘]

#可以单独创建MultiIndex然后复用
#下面的multiindex可以这样创建,注意下面的生成方式
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([[‘Ohio‘,‘Ohio‘,‘Colorado‘],[‘Green‘,‘Red‘,‘Green‘]],names = [‘state‘,‘color‘])
frame1 = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns = columns)
print frame1
#重排顺序，调整索引级别
print frame.swaplevel(‘key1‘,‘key2‘)
#sortlevel则根据但各级别中的值对数据进行排序，通常用swaplevel是也会用到sortlevel（很合理）
#注意得到的是副本，不是就地修改
print frame.sortlevel(1)
print frame.swaplevel(0,1).sortlevel(0)
print frame

#许多对DataFrame和Series进行描述汇总的统计都有一个level选项，用于指定汇总方式
print frame.sum(level = ‘key2‘)
#不指定level的话，会按照列汇总出所有列名的和
print frame.sum()
print frame.sum(level = ‘color‘,axis = 1)

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#人们经常想将DataFrame的一个或者多个列当作行索引来用，或者可能需要将行索引变成DataFrame的列
frame = DataFrame({‘a‘:range(7),‘b‘:range(7,0,-1),‘c‘:[‘one‘,‘one‘,‘one‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘],‘d‘:[0,1,2,0,1,2,3]})
print frame
#DataFrame中的set_index函数会将其一个或者多个列转换为行索引
frame2 = frame.set_index([‘c‘,‘d‘])
print frame2  #其实就是利用第3、4列进行一次分类汇总
frame3 = frame.set_index([‘c‘,‘d‘],drop = False)
#与set_index相反的是reset_index函数
print frame2.reset_index()
#下面进行一次测试
frame4 = DataFrame([[0,7],[1,6],[2,5],[3,4],[4,3],[5,2],[6,1]],index = [[‘one‘,‘one‘,‘one‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘],[0,1,2,0,1,2,3]],columns=[‘a‘,‘b‘])
frame4.index.names = [‘c‘,‘d‘]
print frame4
print frame4.reset_index().sort_index(axis = 1)

其他有关pandas的话题

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas.io.data  as web
#这里说的是一些蛋疼的问题：整数索引和整数标签
ser = Series(np.arange(3.))
#print ser[-1]  #报错，因为整数索引的歧义性
ser2 = Series(np.arange(3.),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘])
print ser2[-1] #正确
#ix函数总是面向标签的
print ser.ix[:1]
#如果需要可靠的、不考虑索引类型的、基于位置的索引，可以使用Series的iget_value方法，Dataframe的irow 和 icol方法
ser3 = Series(range(3),index= [-5,1,3])
print ser3.iget_value(2)
frame = DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),index = [2,0,1])
print frame.irow(0)

#pandas 有一个Panel数据结构（不是主要内容），可以看作是三维的DataFrame。pandas中的多维数据可以利用多层索引进行处理
#可以利用DataFrame对象组成的字典或者一个三维ndarray来创建Panel对象
pdata = pd.Panel(dict((stk,web.get_data_yahoo(stk,‘1/1/2009‘,‘6/1/2012‘)) for stk in [‘AAPL‘,‘GOOG‘,‘MSFT‘,‘DELL‘]))
#网络错误，得不到数据
#Panel的每一项都是一个DataFrame.