Python Pandas入門：データフレームからマルチインデックスを作成する方法

Pandasのデータフレーム（DataFrame）からマルチインデックス（MultiIndex）を作成するには、MultiIndex.from_frame() メソッドを使用します。このメソッドを使うと、既存のデータフレームの列をそのまま階層的なインデックスへと変換でき、多次元データの扱いが格段に便利になります。

マルチインデックス作成の基本手順

1. リストからなる辞書を用意する

まず、サンプルデータとして車種と購入日を持つ辞書を作成します。

d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
     'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}

2. 辞書からデータフレームを作成する

次に、上記の辞書をもとにPandasのデータフレームを生成します。

dataFrame = pd.DataFrame(d)

3. from_frame()でマルチインデックスを作成する

最後に、pd.MultiIndex.from_frame() にデータフレームを渡すことで、マルチインデックスが生成されます。

print(pd.MultiIndex.from_frame(dataFrame))

完全なサンプルコード

以下に、ここまでの手順をまとめた実行可能なコード全体を示します。

import pandas as pd

# リストからなる辞書を定義
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
     'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}

# 辞書からデータフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# マルチインデックスを作成して表示
print(pd.MultiIndex.from_frame(dataFrame))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
         Car   Date_of_purchase
0       BMW          2020-10-10
1     Lexus          2020-10-12
2      Audi          2020-10-17
3  Mercedes          2020-10-16
4    Jaguar          2020-10-19
5   Bentley          2020-10-22
MultiIndex([('BMW', '2020-10-10'),
            ('Lexus', '2020-10-12'),
            ('Audi', '2020-10-17'),
            ('Mercedes', '2020-10-16'),
            ('Jaguar', '2020-10-19'),
            ('Bentley', '2020-10-22')],
           names=['Car', 'Date_of_purchase'])

ポイント解説

• MultiIndex.from_frame() は、データフレームのすべての列をインデックスレベルとして使用します。特定の列だけを使いたい場合は、引数に dataFrame[['Car']] のように列を指定したデータフレームを渡します。
• 出力結果の names=[...] には、元のデータフレームの列名がそのまま引き継がれるため、後からインデックスの意味が分かりやすくなります。
• 作成したマルチインデックスは、set_index() メソッドや df.index への代入によって、別のデータフレームの階層型インデックスとして再利用できます。

このように、MultiIndex.from_frame() を活用すれば、既存のデータフレームから簡単かつ直感的に階層型インデックスを構築できます。時系列データやカテゴリごとの集計など、複数のキーでデータを整理したい場面でぜひ活用してみてください。