Çoklu Dizini Tam derinliğe (Pandalar) Sıralama

Question

Bir csv dosyasından yüklenen ve daha sonra dizini, set_index yöntemiyle birkaç (genellikle iki veya üç) sütununa yükleyen bir veri karegim var. Fikir gibi birçok tuş kombinasyonunu kullanarak dataframe sonra erişim bölümlerine geçerli: dataframe Çok Endeksi yeterli derinliğe sıralanır eğer

df.set_index(['fileName','phrase']) 
df.ix['somePath','somePhrase'] 

Appearntly, çoklu tuşlarıyla seçim bu tip mümkündür . Bu durumda, iki anahtar beslemesinden dolayı, .ix işlemi, veri dizisi çoklu dizini, herhangi bir sebepten ötürü, gösterildiği gibi endeksi ayarladığım zaman, herhangi bir nedenle, en az 2. derinlik 2

bana her iki katman da sıralanır, df.index.lexsort_depth komutu 1'i döndürür ve iki anahtarla erişmeye çalışırken aşağıdaki hatayı alırım: MultiIndex lexsort depth 1, key was length 2

Herhangi bir yardım?

Answer 1

Ne sorduğunuzu tam olarak açık değil. Çok endeks docs here

OP belirli bir sonuç

df.ix[('somePath','somePhrase')] 

Belki sadece almak için bir başlığın üzerinden bu seviyeleri erişmek

df.set_index(['fileName','phrase'],inplace=True) 
df.sortlevel(inplace=True) 

Sonraki sıralama yerinde, sonra endeksini ayarlamak gerekiyor vardır Bunun gibi bir oyuncak örneği verin ve belirli bir sonuç almak istiyorum.

In [1]: arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']) 
    ...: .....: , 
    ...: .....:   np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']) 
    ...: .....:   ] 

In [2]: df = DataFrame(randn(8, 4), index=arrays) 

In [3]: df 
Out[3]: 
       0   1   2   3 
bar one 1.654436 0.184326 -2.337694 0.625120 
    two 0.308995 1.219156 -0.906315 1.555925 
baz one -0.180826 -1.951569 1.617950 -1.401658 
    two 0.399151 -1.305852 1.530370 -0.132802 
foo one 1.097562 0.097126 0.387418 0.106769 
    two 0.465681 0.270120 -0.387639 -0.142705 
qux one -0.656487 -0.154881 0.495044 -1.380583 
    two 0.274045 -0.070566 1.274355 1.172247 

In [4]: df.index.lexsort_depth 
Out[4]: 2 

In [5]: df.ix[('foo','one')] 
Out[5]: 
0 1.097562 
1 0.097126 
2 0.387418 
3 0.106769 
Name: (foo, one), dtype: float64 

In [6]: df.ix['foo'] 
Out[6]: 
      0   1   2   3 
one 1.097562 0.097126 0.387418 0.106769 
two 0.465681 0.270120 -0.387639 -0.142705 

In [7]: df.ix[['foo']] 
Out[7]: 
       0   1   2   3 
foo one 1.097562 0.097126 0.387418 0.106769 
    two 0.465681 0.270120 -0.387639 -0.142705 

In [8]: df.sortlevel(level=1) 
Out[8]: 
       0   1   2   3 
bar one 1.654436 0.184326 -2.337694 0.625120 
baz one -0.180826 -1.951569 1.617950 -1.401658 
foo one 1.097562 0.097126 0.387418 0.106769 
qux one -0.656487 -0.154881 0.495044 -1.380583 
bar two 0.308995 1.219156 -0.906315 1.555925 
baz two 0.399151 -1.305852 1.530370 -0.132802 
foo two 0.465681 0.270120 -0.387639 -0.142705 
qux two 0.274045 -0.070566 1.274355 1.172247 

In [10]: df.sortlevel(level=1).index.lexsort_depth 
Out[10]: 0 

Answer 2

ben biraz zaman geçti farkında ama @idoda yaptığı gibi dataframes kolon ve endeks hem birden fazla dizin olabilir zaman kabul cevap MultiIndex dataframes çalışmıyor ile, aynı problem olmuş görünmektedir.

df.sortlevel(inplace=True,sort_remaining=True) 

Ve hala alıyorsanız: Denersen anda burada gösterilmeyen hile, ayrıca Örneğin 1.

ayarlanabilir sıfıra varsayılan ama bir "eksen" seçeneği olmasıdır lexsort hataları, onların içinde bir varsayılan "axis = 0" kwarg olduğunu bilmek alakalı olabilir. Bu nedenle, diğer yönünü de sıralamayı deneyebilirsiniz. Bunu düşünmek istemiyorum, aşağıdakileri yapabilirsiniz sadece kaba kuvvet onu:

df.sortlevel(axis=0,inplace=True,sort_remaining=True) 
df.sortlevel(axis=1,inplace=True,sort_remaining=True) 

Yani gerektiğini tam olarak sıralamak her düzeyde sütunlar ve satır endeksleri hem. Burada aynı sorun vardı ve önerilen cevap ile tam bir lexsort alamadım ama biraz araştırma "sort_remaining" ile bile sıralama seviyesinin sadece tek bir eksen için geçerli olduğunu gösterdi. Bu snippet'ler, mevcut pythonic yerel yanıtı olarak görünen çözümlerdir. Umarım birileri yardımcı bulur!

Answer 3

Pandalar sağlamaktadır: çoğu durumda istediğinizi yapacak

d = d.sort_index() 
print d.index.is_lexsorted() # Sometimes true 

. Ancak, her zaman dizini sıralayın, ancak 'lexsorted' (örneğin, dizinde NAN varsa), generates a PerformanceWarning.

Bunu önlemek için:

d = d.sort_index(level=d.index.names) 
print d.index.is_lexsorted() # true 

... neden orada bir fark belgelendirilmesi görünmüyor bile.