Comece agoraComece grátis

Definição de índices multiníveis

Também é possível criar índices a partir de várias colunas, formando um índice multinível (às vezes chamado de índice hierárquico). Sua utilização tem prós e contras.

A vantagem é que os índices multiníveis tornam mais natural o raciocínio sobre variáveis categóricas aninhadas. Por exemplo: em um estudo clínico, pode haver grupos de controle e de tratamento. Assim, cada sujeito de teste pertence a um ou outro grupo, e podemos dizer que um sujeito de teste está aninhado no grupo de tratamento. Da mesma forma, no conjunto de dados de temperatura, a cidade está localizada no país, portanto podemos dizer que uma cidade está aninhada no país.

A principal desvantagem é que o código para a manipulação de índices é diferente do código para a manipulação de colunas, portanto é preciso aprender duas sintaxes e acompanhar como os dados são representados.

pandas foi carregado como pd. temperatures já está disponível.

Este exercicio faz parte do curso

Manipulação de dados com pandas

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Defina o índice de temperatures como sendo as colunas "country" e "city" e atribua o resultado a temperatures_ind.
  • Especifique dois pares de país/cidade a serem mantidos: "Brazil"/"Rio De Janeiro" e "Pakistan"/"Lahore", atribuindo a rows_to_keep.
  • Imprima e crie o subconjunto de temperatures_ind com as linhas a manter (rows_to_keep) usando .loc[].

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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.____)
Editar e Executar Código