Mehrstufige Indizes setzen

Indizes können aus mehreren Spalten bestehen und einen mehrstufigen Index bilden, der manchmal auch als hierarchischer Index bezeichnet wird. Bei ihrer Verwendung ist aber ein Kompromiss nötig.

Der Vorteil ist, dass mehrstufige Indizes den Umgang mit verschachtelten kategorialen Variablen intuitiver gestalten. Wenn es zum Beispiel in einer klinischen Studie eine Kontroll- und eine Behandlungsgruppe gibt, gehört jede Versuchsperson sowohl zur Studie insgesamt als auch zu einer der hierarchisch untergeordneten Teilgruppen. Ähnlich verhält es sich mit dem Temperatur-Datensatz, bei dem es Länder und innerhalb dieser Länder auch Städte gibt.

Der wesentliche Nachteil ist jedoch, dass der Code bei der Nutzung von Indizes eine andere Syntax erfordert als der Code beim normalen Verweis auf Spalten. Du musst also zwei Syntaxen lernen und den Überblick darüber behalten, wie deine Daten dargestellt werden.

pandas ist als pd geladen und temperatures ist ebenfalls verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenbearbeitung mit pandas

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Anleitung zur Übung

Setze den Index von temperatures auf die Spalten "country" und "city" und weise dies temperatures_ind zu.
Gib zwei Land/Stadt-Paare an, die beibehalten werden sollen: "Brazil"/"Rio De Janeiro" und "Pakistan"/"Lahore". Weise dies rows_to_keep zu.
Erstelle mit .loc[] anhand von rows_to_keep eine Teilmenge von temperatures_ind und gib sie aus.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Index temperatures by country & city
temperatures_ind = ____

# List of tuples: Brazil, Rio De Janeiro & Pakistan, Lahore
rows_to_keep = [____]

# Subset for rows to keep
print(temperatures_ind.____)

Code bearbeiten und ausführen