在最新版的pandas中(不知道之前的版本有没有这个问题),当我们对具有多层次索引的对象做切片或者通过df[bool_list]的方式索引的时候,得到的新的对象尽管实际索引已经发生了改变,但是当直接使用df_new.index调取新对象的MultiIndex对象的时候,这个MultiIndex对象还是和原对象的索引保持一致的,而不是和新对象的实际索引保持一致。这点需要特别注意,因为正常情况下,我们自然会认为df.index的MultiIndex对象和df的实际索引是一致的,基于此,我们可能会写出一些难以发现的bug。可以看下面的例子。
import pandas as pd df_t1=pd.DataFrame([[1,2],[2,3],[2,3],[3,5]],index=[['a','a','b','b'],[0,1,0,1]]) df_t1 Out[39]: 0 1 a 0 1 2 1 2 3 b 0 2 3 1 3 5 df_t2=df_t1.loc[[x=='a' for x in df_t1.index.levels[0]]] df_t2 Out[41]: 0 1 a 0 1 2 df_t2.index #从上面df_t2对象的输出结果和下面index的输出结果可以发现,df_t2的index和其实际的索引并不一致 Out[42]: MultiIndex(levels=[['a', 'b'], [0, 1]], codes=[[0], [0]]) df_t3=df_t1.iloc[:2,:] df_t3 Out[46]: 0 1 a 0 1 2 1 2 3 df_t3.index #从上面df_t3对象的输出结果和下面index的输出结果可以发现,df_t3的index和其实际的索引也不一致 Out[47]: MultiIndex(levels=[['a', 'b'], [0, 1]], codes=[[0, 0], [0, 1]])
从上面的例子可以看出,当通过bool索引和切片索引时,就会出现这种问题,其他的索引方式一般不会出现这种问题。当遇到这种问题时,如果我们需要始终保持新对象的index得到的对象和实际索引一致,该如何做呢?请看下面代码
df_t2.index.remove_unused_levels() Out[62]: MultiIndex(levels=[['a'], [0]], codes=[[0], [0]]) df_t2.index=df_t2.index.remove_unused_levels() df_t2.index Out[75]: MultiIndex(levels=[['a'], [0]], codes=[[0], [0]]) df_t2 Out[76]: 0 1 a 0 1 2
可以看到,MultiIndex对象有一个remove_unused_levels()函数,其作用是把没有被使用的索引被去处掉,这样就可以使得对象的MultiIndex对象和其实际显示出来的索引保持一致了。故其实在遇到多层次索引的切片索引或者bool索引之后,加上一条df.index.remove_unused_levels()语句不失为一个好的习惯,或者至少得有这种意识,意识到此处可能会出现这种问题。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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