pandas中分类级别的合并级别

在pandas中，分类级别的合并级别是指将多个分类级别合并为一个更高级别的分类级别。这可以通过使用pd.Categorical和pd.concat函数来实现。

首先，我们需要创建几个分类级别的Series或DataFrame。假设我们有两个Series，分别是series1和series2，它们都有一个分类级别的索引。

import pandas as pd

# 创建series1
series1 = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.CategoricalIndex(['A', 'B', 'C'], categories=['A', 'B', 'C', 'D']))

# 创建series2
series2 = pd.Series([4, 5, 6], index=pd.CategoricalIndex(['C', 'D', 'E'], categories=['C', 'D', 'E', 'F']))

接下来，我们可以使用pd.concat函数将这两个Series合并为一个新的Series，并指定keys参数来创建一个新的分类级别。

# 合并两个Series
merged_series = pd.concat([series1, series2], keys=['Series1', 'Series2'])

# 查看合并后的Series
print(merged_series)

输出结果如下：

Series1  A    1
         B    2
         C    3
Series2  C    4
         D    5
         E    6
dtype: int64

现在，我们可以看到合并后的Series具有两个层级的索引，第一层级是Series1和Series2，第二层级是原始的分类级别。

合并后的Series可以通过多层索引来访问和操作。例如，我们可以使用loc属性来选择特定的层级和索引值。

# 选择第一层级为'Series1'，第二层级为'C'的值
print(merged_series.loc['Series1', 'C'])

输出结果为：

此外，我们还可以使用pd.Categorical函数将合并后的Series转换为分类类型，并指定新的分类级别。

# 将合并后的Series转换为分类类型
merged_series = merged_series.astype('category', categories=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

# 查看转换后的Series
print(merged_series)

输出结果如下：

Series1  A    1
         B    2
         C    3
Series2  C    4
         D    5
         E    6
dtype: category
Categories (6, object): ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

在这个例子中，我们将合并后的Series转换为分类类型，并指定了新的分类级别。现在，合并后的Series具有新的分类级别，并且可以使用这些分类级别进行进一步的分析和操作。

总结起来，pandas中分类级别的合并级别是通过使用pd.concat函数将多个分类级别的Series合并为一个新的Series，并使用keys参数创建新的分类级别。合并后的Series可以通过多层索引来访问和操作，还可以使用pd.Categorical函数将其转换为分类类型并指定新的分类级别。