Índices hierárquicos, groupby e pandas

Você pode ver o Index no lado esquerdo do DataFrame, composto por inteiros. Este é um RangeIndex:

# Check out index
df.index
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RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
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Podemos usar esse index para fatiar uma ou mais linhas de df:

# Slice and dice data
df.loc[:1]
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Esse index, porém, não é tão informativo. Se você vai rotular as linhas do seu DataFrame, é melhor fazer isso de forma significativa, sempre que possível. Dá para fazer isso com este conjunto de dados? Uma boa forma de pensar nesse desafio é: você quer um identificador único e significativo para cada linha. Veja as colunas e cheque se alguma atende a esses critérios. Note que a coluna date contém datas únicas, então faz sentido rotular cada linha por ela. Ou seja, você pode transformar a coluna date no index do DataFrame usando o método .set_index() (obs.: inplace=True significa que você está alterando o DataFrame df no próprio objeto):

# Set new index
df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['date']), inplace=True)
df
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Agora df tem um DateTimeIndex:

# Check out new index
df.index
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DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03'], dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)
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Com isso, você pode fatiar linhas usando o DateTimeIndex que criou:

# Slice and dice data w/ new index
df.loc['2017-01-02']
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date           2017-01-02
language           python
ex_complete             5
Name: 2017-01-02 00:00:00, dtype: object
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Note também que o atributo .columns retorna um index contendo os nomes das colunas de df:

# Check out columns
df.columns
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Index(['date', 'language', 'ex_complete'], dtype='object')
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Isso pode confundir um pouco porque indica que df.columns é do tipo Index. Isso não significa que as colunas sejam o index do DataFrame. O index de df é sempre dado por df.index. Confira nosso tutorial de DataFrames do pandas para saber mais sobre índices. Agora é hora de conhecer os índices hierárquicos.

O multi-index de um DataFrame do pandas

E se tivéssemos várias linguagens no dataset, como acontece na DataCamp? Veja só:

# Import and check out data
df = pd.read_csv('data/user_ex.csv')
df
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Cada data agora corresponde a várias linhas, uma para cada linguagem. Veja, por exemplo, que a data '2017-01-02' aparece nas linhas 1 e 4, para Python e R, respectivamente. Assim, a data deixa de identificar a linha de forma única. Porém, 'date' e 'language' juntas identificam as linhas de forma única. Por isso, usamos ambas como index:

# Set index
df.set_index(['date', 'language'], inplace=True)
df
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Agora você criou um multi-index, ou índice hierárquico (fique à vontade com ambos os termos, usados de forma intercambiável), e isso fica claro ao inspecionar o index assim:

# Check out multi-index
df.index
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MultiIndex(levels=[['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03'], ['python', 'r']],
           labels=[[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 0, 0, 1, 1, 1]],
           names=['date', 'language'])
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Isso indica que o seu DataFrame df agora tem um MultiIndex com dois níveis: o primeiro é a data e o segundo é a linguagem. Lembre que acima você conseguiu fatiar o DataFrame usando o index e o acessor .loc: df.loc['2017-01-02']. Para poder fatiar com um multi-index, primeiro é preciso ordenar o index:

# Sort index
df.sort_index(inplace=True)
df
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Agora você pode selecionar o número de exercícios de R concluídos em 2017-01-02 passando uma tupla para o acessor .loc:

# Slice & dice your DataFrame
df.loc[('2017-01-02', 'r')]
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ex_complete 8 Name: (2017-01-02, r), dtype: int64

Quando e por que usar multi-indexes

Multi-indexes são uma ferramenta poderosa para análise e organização de dados no pandas. Eles permitem criar índices hierárquicos que podem ser usados para agrupar e agregar dados em múltiplas dimensões. São particularmente úteis em conjuntos complexos com vários níveis de categorização, como dados financeiros ou séries temporais.

Ao criar um multi-index, você consegue agrupar dados por várias variáveis simultaneamente, o que pode revelar insights que um agrupamento de nível único não mostraria. Por exemplo, é possível agrupar por tempo e localização ao mesmo tempo, permitindo analisar tendências em regiões específicas ao longo do tempo.

Além disso, multi-indexes facilitam a seleção e o subconjunto eficiente dos dados, já que o index fornece um caminho prático para acessar partes específicas do dataset. Em resumo, multi-indexes são essenciais para organizar, agrupar e analisar dados complexos no pandas, e fazem parte do arsenal de qualquer analista ou cientista de dados que trabalhe com estruturas hierárquicas.

Agora que você já conhece índices hierárquicos (ou multi-índices), vamos ver como eles surgem ao trabalhar com objetos groupby.

Índices hierárquicos, objetos groupby e split-apply-combine

Em um post anterior, exploramos objetos groupby e o princípio analítico de split-apply-combine usando dados da Netflix. Vamos relembrar rapidamente com outro dataset, o tips, que vem no pacote seaborn. O 'tips' contém atributos como tip, total_bill, o dia da semana e o horário. Primeiro, carregue e explore os dados:

# Import and check out data
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()
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Note que o index de tips é um RangeIndex:

# Check out index
tips.index
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RangeIndex(start=0, stop=244, step=1)
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Sempre ajuda fazer uma EDA visual antes de partir para a computação, e a função pairplot do seaborn dá uma visão geral de todas as variáveis numéricas:

# Import pyplot, figures inline, set style, plot pairplot
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.set()
sns.pairplot(tips, hue='day');
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Se você quiser ver como a gorjeta média difere entre "smokers" e "non-smokers", pode dividir o DataFrame original por 'smoker' (usando groupby), aplicar a função mean e combinar em um novo DataFrame:

# Get mean of smoker/non-smoker groups
df = tips.groupby('smoker').mean()
df
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O index resultante do DataFrame df é a coluna/atributo 'smoker' do DataFrame original 'tips':

# Check out new index
df.index
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CategoricalIndex(['Yes', 'No'], categories=['Yes', 'No'], ordered=False, name='smoker', dtype='category')
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Se quiser, você pode resetar o index para que 'smoker' volte a ser uma coluna do DataFrame:

# Reset the index
df.reset_index()
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Agora vamos descobrir como índices hierárquicos surgem a partir de split-apply-combine e operações de groupby.

Agrupamentos múltiplos e índices hierárquicos

Acima, você agrupou o dataset tips pelo atributo 'smoker'. Às vezes será preciso agrupar por dois atributos. Por exemplo, é natural agrupar o tips em smokers/non-smokers & dinner/lunch. Para isso, passe os nomes das colunas como uma lista:

# Group by two columns
df = tips.groupby(['smoker','time']).mean()
df
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Observando a tabela acima, dá para notar que 'smoker' e 'time' viraram índices de df. Faz sentido: se agrupar por 'smoker' torna o index a coluna original 'smoker', agrupar por duas colunas gera dois índices. Confira o index para confirmar que é hierárquico:

# Check out index
df.index
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MultiIndex(levels=[['Yes', 'No'], ['Lunch', 'Dinner']],
           labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]],
           names=['smoker', 'time'])
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E é isso mesmo. Agora dá para fazer várias coisas úteis, como obter as contagens em cada agrupamento:

# Group by two features
tips.groupby(['smoker','time']).size()
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smoker  time  
Yes     Lunch      23
        Dinner     70
No      Lunch      45
        Dinner    106
dtype: int64
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Você também pode trocar a ordem dos níveis do índice hierárquico para que 'time' venha antes de 'smoker' no index:

# Swap levels of multi-index
df.swaplevel()
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Em seguida, você pode querer remover um desses atributos do índice hierárquico e formar colunas separadas para esse atributo. Use o método unstack:

# Unstack your multi-index
df.unstack()
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Você pode fazer unstack no nível externo do índice usando o argumento 'level':

# Unsstack the outer index
df.unstack(level=0)
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O resultado do unstack tem um index não hierárquico, como esperado:

# Check out index
df.unstack().index
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CategoricalIndex(['Yes', 'No'], categories=['Yes', 'No'], ordered=False, name='smoker', dtype='category')
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Com isso, você pode conduzir vários tipos de análise em relação a esses agrupamentos. Fica o convite para explorar.

Índices hierárquicos no dia a dia

Neste post, você foi apresentado aos índices hierárquicos (ou multi-índices) e viu como eles surgem naturalmente quando queremos que o index identifique as linhas do DataFrame de forma única e significativa. Também viu como eles aparecem quando é preciso agrupar os dados por múltiplas colunas, aplicando o princípio de split-apply-combine. Espero que você se divirta usando índices hierárquicos no seu trabalho.

Este post foi gerado a partir de um Jupyter Notebook; você pode encontrá-lo neste repositório. Se tiver comentários, ideias ou perguntas, fique à vontade para falar comigo no Twitter: @hugobowne.

Confira outros tutoriais práticos de pandas da DataCamp, incluindo:

• Usando o método .apply() do pandas
• Importando dados CSV no pandas com read_csv()
• O guia definitivo de pandas para iniciantes