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

137

Python

組み込みの

slice()

関数を使用して明示的に目的のスライスを指定すればこの問題を回避

できますが、この目的のために

pandas

が提供している

IndexSlice

オブジェクトを操作する方法が

優れています。

In[33]: idx = pd.IndexSlice

health_data.loc[idx[:, 1], idx[:, 'HR']]

Out[33]: subject Bob Guido Sue

type HR HR HR

year visit

2013 1 31.0 32.0 35.0

2014 1 30.0 39.0 61.0

多重インデクス付きの

Series

および

DataFrame

のデータを操作する方法はたくさんあります。本

書で取り上げる多くのテクニックと同様に、それらに精通する最善の方法はとにかく手を動かして

試してみることです。

3.6.4

 多重インデクスの並べ替え

多重インデクスデータを扱うための鍵の

1

つは、データを効果的に変換する方法を知ることです。

さまざまな計算を行うために、データセット内のすべての情報を維持したままデータを再配置する

ための操作が数多く提供されています。簡単な

stack()

と

unstack()

メソッドの例は既に紹介しま

したが、階層型インデクスと列との間でデータの再配置を細かく制御する方法はさらに存在しま

す。

3.6.4.1

 ソートされたインデクスとソートされていないインデクス

既に簡単に言及しましたが、ここでも再度強調しておきます。インデクスがソートされていない ...