Los pandas DataFrame con índices múltiples le permiten a los usuarios crear tablas de datos en las que cada fila y cada columna están etiquetadas con un índice o un nombre. Esta funcionalidad se conoce también como índices anidados o multi-índices. En este tutorial, aprenderás a crear y manipular DataFrames con índices múltiples en Python.
Un pandas DataFrame con un Multiindex es una estructura de datos tabular que permite que los índices tengan múltiples niveles. Esto es útil si necesita agrupar los datos de una manera que no sea posible con un índice simple.
Por ejemplo, supongamos que tiene un conjunto de datos que contiene las calificaciones de los estudiantes de una clase. Cada estudiante tiene una calificación para cada uno de los exámenes y también una calificación final. Si quisiera agrupar los datos de manera que pueda ver las calificaciones de cada estudiante para todos los exámenes en un solo lugar, podría usar un pandas DataFrame con un Multiindex.
Para crear un pandas DataFrame con un Multiindex, necesitará especificar los niveles del índice y luego proporcionar los datos en un formato adecuado.
En el ejemplo siguiente, crearemos un pandas DataFrame con un Multiindex para agrupar las calificaciones de los estudiantes. El primer nivel del índice será el nombre del estudiante y el segundo nivel será el nombre del examen.
import pandas as pd
#crear un diccionario de datos para el ejemplo
datos = {‘Estudiante’: [‘Juan’, ‘Maria’, ‘Pedro’, ‘Juan’, ‘Maria’, ‘Pedro’, ‘Juan’, ‘Maria’, ‘Pedro’],
‘Examen’: [‘Examen1’, ‘Examen1’, ‘Examen1’, ‘Examen2’, ‘Examen2’, ‘Examen2’, ‘Examen3’, ‘Examen3’, ‘Examen3’],
‘Calificacion’: [95, 89, 92, 99, 86, 79, 93, 97, 81]}
#crear un DataFrame de Pandas utilizando el diccionario de datos
df = pd.DataFrame(datos)
#imprimir el DataFrame
print(df)
Ahora que tenemos nuestro DataFrame, podemos especificar los niveles del índice usando el método set_index(). Especificaremos que el primer nivel del índice será el nombre del estudiante y el segundo nivel será el nombre del examen.
#especificar los niveles del índice
df.set_index([‘Estudiante’, ‘Examen’], inplace=True)
#imprimir el DataFrame
print(df)
Como puede ver, el Multiindex nos permite agrupar fácilmente los datos de manera que podamos ver todas las calificaciones de un estudiante para todos los exámenes en un solo lugar.
¿Cómo se crean columnas anidadas en un DataFrame con Multiindex en Python?
El MultiIndex le permite a un DataFrame tener más de un nivel en sus columnas. Es útil para manejar datos que tienen una estructura jerárquica.
Para crear un DataFrame con un MultiIndex en sus columnas, puede especificar una lista de tuplas para la argumento columns. Cada tupla contiene el valor para un nivel del índice.
En el ejemplo siguiente, se creará un DataFrame con tres niveles en sus columnas. El primer nivel será el año, el segundo será el trimestre y el tercero será el tipo de datos:
import pandas as pd
# create a DataFrame with 3 levels in the columns
df = pd.DataFrame(columns=['year', 'quarter', 'data_type'])
# set the values for the DataFrame
df.loc[0] = [2018, 1, 'A']
df.loc[1] = [2018, 1, 'B']
df.loc[2] = [2018, 2, 'A']
df.loc[3] = [2018, 2, 'B']
# print the DataFrame
print(df)
El resultado será el siguiente DataFrame :
year quarter data_type
0 2018 1 A
1 2018 1 B
2 2018 2 A
3 2018 2 B
Para especificar el nivel en el que se encuentra cada columna, puede utilizar el método set_index () del DataFrame . En el ejemplo siguiente, se establecerá el primer nivel en la columna ‘Año’ y el segundo nivel en la columna ‘Trimestre’ :
# set the 'year' column as the first level of the MultiIndex
# and the 'quarter' column as the second level
df = df.set_index(['year', 'quarter'])
# print the DataFrame
print(df)
El resultado será el siguiente DataFrame :
data_type
year quarter
2018 1 A
1 B
2 A
2 B
Para acceder a los datos en el DataFrame , puede especificar los valores para los niveles del índice en la forma de tuplas. En el ejemplo siguiente, se imprimirán los datos para el segundo trimestre de 2018:
# print the data for the second quarter of 2018
print(df.loc[(2018, 2)])
El resultado será el siguiente DataFrame :
data_type A
data_type B
¿Qué ventajas ofrece un DataFrame con Multiindex en comparación con uno sin Multiindex?
¿Qué ventajas ofrece un DataFrame con Multiindex en comparación con uno sin Multiindex?
Multiindex es una manera de agregar múltiples niveles a un índice de un objeto pandas. Esto hace que los datos sean más fáciles de manipular y analizar. Multiindex también hace que sea más fácil realizar operaciones de agrupación y manipular datos en general.
¿Existen límites en el número de niveles de índices que se pueden crear al momento de construir un DataFrame con Multiindex en Python?
¿Existen límites en el número de niveles de índices que se pueden crear al momento de construir un DataFrame con Multiindex en Python?
No existen límites en el número de niveles de índices que se pueden crear al momento de construir un DataFrame con Multiindex en Python. Sin embargo, se recomienda no exceder los tres niveles de índice, ya que puede resultar en una estructura de datos confusa y difícil de manipular.
Los pandas DataFrame con Multiindex son tablas de datos que tienen un nivel adicional de índices, lo que les permite tener un mayor control sobre los datos. En este artículo, se proporcionará un ejemplo de cómo crear un pandas DataFrame con Multiindex en Python.
Para crear un pandas DataFrame con Multiindex, se debe especificar el nivel de índice como una lista de tuplas. Cada tupla contiene el nombre del índice y el nivel del índice. Los niveles del índice se pueden especificar como una lista de niveles o como una lista de nombres de índices.
Ejemplo:
import pandas as pd
datos = {('G1', '1'): [1, 2, 3, 4, 5],
('G1', '2'): [6, 7, 8, 9, 10],
('G2', '1'): [11, 12, 13, 14, 15],
('G2', '2'): [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(datos)
df
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.