การสร้าง multi-level index
index สามารถสร้างจากหลายคอลัมน์พร้อมกันได้ ซึ่งเรียกว่า multi-level index (หรือบางครั้งเรียกว่า hierarchical index) การใช้งานรูปแบบนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสีย
ข้อดีคือ multi-level index ช่วยให้การอ้างอิงถึงตัวแปรเชิงประเภทที่มีลำดับชั้นทำได้เป็นธรรมชาติมากขึ้น เช่น ในการทดลองทางคลินิก อาจมีกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดลอง โดยผู้เข้าร่วมแต่ละคนอยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง หรือในชุดข้อมูลอุณหภูมิ เมืองตั้งอยู่ในประเทศ ทำให้เห็นได้ว่าเมืองอยู่ภายใต้ประเทศนั้น ๆ
ข้อเสียหลักคือโค้ดสำหรับจัดการ index จะแตกต่างจากโค้ดสำหรับจัดการคอลัมน์ ดังนั้นจึงต้องเรียนรู้ syntax สองแบบและติดตามว่าข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบใด
โหลด pandas เป็น pd และมี temperatures พร้อมใช้งานแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนด index ของ
temperaturesให้เป็นคอลัมน์"country"และ"city"จากนั้นกำหนดผลลัพธ์ให้กับtemperatures_ind - ระบุคู่ประเทศ/เมืองสองคู่ที่ต้องการเก็บไว้ ได้แก่
"Brazil"/"Rio De Janeiro"และ"Pakistan"/"Lahore"โดยกำหนดให้กับrows_to_keep - แสดงผลและ subset
temperatures_indสำหรับrows_to_keepโดยใช้.loc[]
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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.____)