【Python・Pandas】配列からマルチインデックスを作成する方法（MultiIndex.from_arrays）

Pandasでは、複数の配列（リスト）を組み合わせて階層的なインデックス（マルチインデックス）を簡単に作成できます。本記事では、MultiIndex.from_arrays()メソッドを使って、配列からマルチインデックスを生成する手順を解説します。

1. 元となる配列を用意する

まずは、マルチインデックスの第1レベルとなる「車種」の配列を作成します。

car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang']

次に、第2レベルとなる「登録価格（Registration Price）」の配列を用意します。

reg_price = [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]

2. MultiIndex.from_arrays()でマルチインデックスを作成する

用意した2つの配列をpd.MultiIndex.from_arrays()に渡すことで、マルチインデックスを生成できます。names引数を指定すると、各レベルに名前を付けることも可能です。

サンプルコード

import pandas as pd

# 車種の配列
car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang']

# 登録価格の配列
reg_price = [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]

# 配列を組み合わせてマルチインデックスを作成
print(pd.MultiIndex.from_arrays([car, reg_price], names=('car', 'reg_price')))

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。

MultiIndex(levels=[['Audi', 'BMW', 'Bentley', 'Lexus', 'Mercedes', 'Mustang', 'Nissan', 'Tesla', 'Toyota'], [900, 1000, 1100, 1150, 1300, 1350, 1400, 1700, 1800]],
           codes=[[0, 3, 7, 4, 1, 8, 6, 2, 5], [1, 6, 2, 0, 7, 8, 4, 3, 5]],
           names=['car', 'reg_price'])

出力内容のポイント

• levels：各レベルに含まれるユニークな値の一覧です。車種名と価格がそれぞれソートされて格納されています。
• codes：元のデータの各行が、どのレベル値に対応するかを示すインデックス番号です。
• names：names=('car', 'reg_price')で指定した通り、第1レベルが「car」、第2レベルが「reg_price」という名前になっています。

このようにMultiIndex.from_arrays()を使えば、複数の配列から柔軟に階層型インデックスを作成でき、DataFrameの行ラベルとして活用することで、多次元データの扱いが格段にしやすくなります。