Подтвердить что ты не робот

Получайте уникальные значения из столбца индекса в MultiIndex

Я знаю, что могу получить уникальные значения DataFrame путем сброса индекса, но есть ли способ избежать этого шага и получить уникальные значения напрямую?

Учитывая, что у меня есть:

        C
 A B     
 0 one  3
 1 one  2
 2 two  1

Я могу сделать:

df = df.reset_index()
uniq_b = df.B.unique()
df = df.set_index(['A','B'])

Есть ли способ, построенный в pandas для этого?

Ответ 1

Один из способов - использовать index.levels:

In [11]: df
Out[11]: 
       C
A B     
0 one  3
1 one  2
2 two  1

In [12]: df.index.levels[1]
Out[12]: Index([one, two], dtype=object)

Ответ 2

Ответ Энди Хайдена (index.levels[blah]) отлично подходит для некоторых сценариев, но может привести к странному поведению в других. Мое понимание заключается в том, что Pandas подходит для "повторного использования" индексов, когда это возможно, чтобы избежать того, чтобы индексы много одинаковых индексов DataFrames занимали пространство в памяти. В результате я нашел следующее неприятное поведение:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

idx = pd.MultiIndex.from_product([['John', 'Josh', 'Alex'], list('abcde')], 
                                 names=['Person', 'Letter'])
large = pd.DataFrame(data=np.random.randn(15, 2), 
                     index=idx, 
                     columns=['one', 'two'])
small = large.loc[['Jo'==d[0:2] for d in large.index.get_level_values('Person')]]

print small.index.levels[0]
print large.index.levels[0]

Какие выходы

Index([u'Alex', u'John', u'Josh'], dtype='object')
Index([u'Alex', u'John', u'Josh'], dtype='object')

а не ожидаемый

Index([u'John', u'Josh'], dtype='object')
Index([u'Alex', u'John', u'Josh'], dtype='object')

Как заметил один человек в другой теме, одна идиома, которая кажется очень естественной и работает правильно, будет:

small.index.get_level_values('Person').unique()
large.index.get_level_values('Person').unique()

Надеюсь, это поможет кому-то еще избежать невероятно неожиданного поведения, с которым я столкнулся.