使用.index属性:可以通过.index属性获取Multiindex Dataframe的索引对象,然后使用.get_level_values()方法获取特定级别的索引值。例如,df.index.get_level_values(0)将返回第一级索引的所有值。 使用.loc方法:可以使用.loc方法根据索引标签获取特定行或列的数据。例如,df.loc[(index_
我们想要获取第一层级上面的索引值,代码如下 df.columns.get_level_values(0) 1. output Index(['Day', 'Day', 'Day', 'Night', 'Night', 'Night'], dtype='object') 1. 那么同理,第二层级的索引值,只是把当中的0替换成1即可,代码如下 df.columns.get_level_values(1) 1. output Index(['Weath...
1. []不能直接引用到第二层级的数据,但可以通过pd.IndexSlice切片方法和get_level_values()方法来实现。 df['第二学期']Traceback (most recent call last): File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 2891, in get_loc retu...
[1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.DataFrame(data) # 设置索引 df.set_index(['A', 'B'], inplace=True) # 筛选数据 filtered_data = df.loc[(df.index.get_level_values('A') > 2) & (df.index.get_level_values('B...
values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标...
pd.set_option('max_colwidth',None)#设置表中的字符串(df.values)显示最大值,其中None可替换为具体的数值pd.set_option('display.max_columns',None)#设置列显示不限制数量,如若限制,可将None设置成具体的数值pd.set_option('display.max_rows',None)#设置行显示限制数量 ...
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …])Return an object of...
The first command sorts the data stored in plasma[,13] into groups based on the values stored in plasma[,3], and it stores the data in the R variable z having list mode. The data stored in plasma[,3] has one of three values: 1, 2 and 3. So z[[1]] contains the data for th...
example.index.get_level_values(1).unique()], names=['Symbol','Date']),fill_value=0) More complex use case of multi-index DataFrame reindex can be foundhere. 3.5 Adding rows to multi-index DataFrame With the same .loc[] operation logic mentioned above, we can add a new row to multi...
ExampleGet your own Python ServerFind which values are less than 7:import pandas as pddf = pd.DataFrame([[10, 12, 2], [3, 4, 7]])print(df.lt(7)) Try it Yourself » Definition and UsageThe lt() method compare each value in a DataFrame to check if it is less than a ...