मल्टी-लेवल इंडेक्स सेट करना
इंडेक्स कई कॉलम से भी बनाए जा सकते हैं, जिससे एक मल्टी-लेवल इंडेक्स (कभी-कभी हायरार्किकल इंडेक्स भी कहा जाता है) बनता है. इनके इस्तेमाल में एक समझौता होता है.
फायदा यह है कि मल्टी-लेवल इंडेक्स, nested कैटेगॉरिकल वैरिएबल्स के बारे में सोचना स्वाभाविक बनाते हैं. उदाहरण के लिए, किसी क्लिनिकल ट्रायल में control और treatment समूह हो सकते हैं. फिर हर test subject इन समूहों में से किसी एक का होता है, और हम कह सकते हैं कि test subject treatment समूह के अंदर nested है. इसी तरह, temperature डेटासेट में, city किसी country के अंदर स्थित होती है, तो हम कह सकते हैं कि कोई city country के अंदर nested है.
मुख्य कमी यह है कि इंडेक्स को manipulate करने वाला कोड, कॉलम को manipulate करने वाले कोड से अलग होता है. इसलिए आपको दो अलग सिंटैक्स सीखने पड़ते हैं और यह ध्यान रखना पड़ता है कि आपका डेटा कैसे represent किया गया है.
pandas को pd नाम से लोड किया गया है. temperatures उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
अभ्यास निर्देश
temperaturesका इंडेक्स"country"और"city"कॉलम पर सेट करें, और इसेtemperatures_indमें असाइन करें.- रखने के लिए दो country/city जोड़े निर्दिष्ट करें:
"Brazil"/"Rio De Janeiro"और"Pakistan"/"Lahore", और इन्हेंrows_to_keepमें असाइन करें. .loc[]का इस्तेमाल करते हुएrows_to_keepके लिएtemperatures_indको प्रिंट करें और subset बनाएं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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.____)