10

我想完全删除一个关卡MultiIndex

import pandas as pd
tuples = [(0, 100, 1000),(0, 100, 1001),(0, 100, 1002), (1, 101, 1001)]
index_3levels=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=["l1","l2","l3"])
print index_3levels.levels
[Int64Index([0, 1], dtype=int64), Int64Index([100, 101], dtype=int64), Int64Index([1000, 1001, 1002], dtype=int64)]

我想提取前两个级别，以实现：

print index_2levels
MultiIndex
[(0, 100), (1, 101)]

droplevel降低级别但保留重复项：

print index_3levels.droplevel("l3")
MultiIndex
[(0, 100), (0, 100), (0, 100), (1, 101)]

我原则上可以打电话unique删除它们。但是，它看起来不是正确的方法。有没有更直接的方法？

4

1 回答 1

7

这可能是对 的增强droplevel，也许是通过uniquify=True

In [77]: MultiIndex.from_tuples(index_3levels.droplevel('l3').unique())
Out[77]: 
MultiIndex
[(0, 100), (1, 101)]

这是另一种方法

首先创建一些数据

In [226]: def f(i):
            return [(i,100,1000),(i,100,1001),(i,100,1002),(i+1,101,1001)]

In [227]: l = []

In [228]: for i in range(1000000):
             l.extend(f(i))

In [229]: index_3levels=pd.MultiIndex.from_tuples(l,names=["l1","l2","l3"])

In [230]: len(index_3levels)
Out[230]: 4000000

上图的方法

In [238]: %timeit MultiIndex.from_tuples(index_3levels.droplevel(level='l3').unique())
1 loops, best of 3: 2.26 s per loop

让我们将索引分成 2 个组件，l1 和 l2 并进行唯一化，因为它们是 Int64Index，所以它们的唯一性要快得多

In [249]: l2 = index_3levels.droplevel(level='l3').droplevel(level='l1').unique()

In [250]: %timeit index_3levels.droplevel(level='l3').droplevel(level='l1').unique()
10 loops, best of 3: 35.3 ms per loop

In [251]: l1 = index_3levels.droplevel(level='l3').droplevel(level='l2').unique()

In [252]: %timeit index_3levels.droplevel(level='l3').droplevel(level='l2').unique()
10 loops, best of 3: 52.2 ms per loop

In [253]: len(l1)
Out[253]: 1000001

In [254]: len(l2)
Out[254]: 2

重新组装

In [255]: %timeit MultiIndex.from_arrays([ np.repeat(l1,len(l2)), np.repeat(l2,len(l1)) ])
10 loops, best of 3: 183 ms per loop

总时间约 270 毫秒，相当不错的加速。请注意，我认为顺序可能不同，但我认为 np.repeate/np.tile 的某些组合会起作用

于 2013-07-04T15:01:54.323 回答