Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

3.6

 階層型インデクス

131

New York 2000 18976457 4687374

2010 19378102 4318033

Texas 2000 20851820 5906301

2010 25145561 6879014

さらに、「3.4 pandas データの操作」で説明したすべての

ufunc

およびその他の機能は、階層型

インデクスに対しても機能します。このデータをもとに、

18

歳未満の人口の割合を計算します。

In[11]: f_u18 = pop_df['under18'] / pop_df['total']

f_u18.unstack()

Out[11]: 2000 2010

California 0.273594 0.249211

New York 0.247010 0.222831

Texas 0.283251 0.273568

これにより、高次元のデータを簡単かつ迅速に操作して、さまざまな探索を行うことができます。

3.6.2

 

MultiIndex

の作成方法

複数のインデクス付き

Series

または

DataFrame

を作成する最も簡単な方法は、インデクス配列の

リストをコンストラクタに渡すだけです。例を見てみましょう。

In[12]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 2),

index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],

colum

ns=['data1', 'data2'])

df

Out[12]: ...