Python Pandas入門：各インデックスレベルに名前を設定したMultiIndexの作成方法

pandasで階層的なインデックス（MultiIndex）を作成するには、pandas.MultiIndex.from_arrays()メソッドを使用します。さらに、各インデックスレベルに名前を付けたい場合は、namesパラメータを指定します。

必要なライブラリのインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

MultiIndexとは、pandasオブジェクトに対して使用できる多次元（階層型）インデックスオブジェクトのことです。これにより、データを行・列の複数の軸で効率的に分類・集計できるようになります。

配列の作成

次に、MultiIndexのもととなる配列を作成します。ここでは、順位を表す数値のリストと、学生名を表す文字列のリストの2つを用意します。

arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']]

namesパラメータで各レベルに名前を付ける

namesパラメータにタプルやリストを渡すことで、各インデックスレベルに任意の名前を設定できます。ここでは「ranks（順位）」と「student（学生）」という名前を付けて、from_arrays()メソッドでMultiIndexを生成します。

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))

作成したMultiIndexを表示してみましょう。

print("The Multi-index...\n", multiIndex)

また、names属性にアクセスすることで、MultiIndexの各レベルに設定された名前を確認できます。

print("\nThe names of levels in Multi-index...\n", multiIndex.names)

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd

# MultiIndexはpandasオブジェクト用の多階層インデックスオブジェクト
# 配列を作成
arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']]

# namesパラメータで各インデックスレベルに名前を設定し、
# from_arrays()でMultiIndexを作成
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))

# MultiIndexを表示
print("The Multi-index...\n", multiIndex)

# 各レベルの名前を取得して表示
print("\nThe names of levels in Multi-index...\n", multiIndex.names)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

The Multi-index...
MultiIndex([(1, 'John'),
            (2, 'Tim'),
            (3, 'Jacob'),
            (4, 'Chris'),
            (5, 'Keiron')],
           names=['ranks', 'student'])

The names of levels in Multi-index...
['ranks', 'student']

このように、出力結果から各要素が「ranks」と「student」という2つのレベル名を持つ階層構造になっていることが確認できます。レベル名を付けておくと、後からdf.loc['ranks']のように名前を使ってデータへアクセスできたり、groupbyやpivot操作の際にコードの可読性が大きく向上したりするため、実務でも非常に便利です。