以下是一些常用的方法: 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_label_1,...
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...
[]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 return s...
[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...
df[(df.index.get_level_values(0) >= '2015-07-16 07:00:00') & (df.index.get_level_values(0) <= '2015-07-16 23:00:00')] 原文由 Andrew L 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 社区维基1 发布于 2023-01-10 您可以使用 truncate: begin = pd.Timestamp('2015-07-16...
查到StackOverflow上面Can pandas with MySQL support text indexes?这篇文章,使用dtype={'code':VARCHAR(k_data_by_code.index.get_level_values('code').str.len().max())}来调用write_records_into_mysql函数,依然报同样的错。 上面那段代码,逻辑和半年前一模一样,为什么当时可以成功,现在就不行呢,我想不...
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...
# this is a failed attempt of what I wanted to do new_level_values = [*list(df.index.get_level_values(2).unique()), "new"] df.index = df.index.set_levels(levels=new_level_values, level=2) df
For ordered data like time series(时间序列), it may be desirable to do some interprolation or filling of values when reindexing. The method option allows us to do this, using a method such as ffill, which forward-fills(向前填充值) the values. ...
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...