查看DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 查看DataFrame中的列MultiIndex print(df.columns) 使用多行来访问、修改或操作DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 使用多行来访问列MultiIndex中的某一列 col1_values = df[('A', 'one')] print(col1_values) # 使用多行来修改列MultiIndex...
使用MultiIndex.from_tuples方法创建MultiIndex对象,并将其赋值给DataFrame的columns: 这将创建一个空的DataFrame,并将多级索引应用于列。 创建完成后,你可以根据需要在这个DataFrame中添加数据或进行其他操作。这种创建方法适用于需要使用多级索引的情况,例如多个层级的列标签。
多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构,它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门,尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利,我们首先来创建带有多重索引的DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引,即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组,代码如下 df...
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays,columns=['第1列','第2列','第3列','第4列']) df1 输出 df1的数据 创建包含MultiIndex的DataFrame 创建的MultiIndex对象既可以作为行索引,也可以作为列索引。 df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=["A", "B", "C"], co...
从pandas MultiIndex 中选择列 我有带有 MultiIndex 列的 DataFrame,如下所示: # sample data col = pd.MultiIndex.from_arrays([['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'], ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']]) data = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), columns=col)...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 先创建一个MultiIndexiterables=[[],[]]q_table_index=pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=["Time","State"])# 创建QTable,指定index为创建的MultiIndexactions_list=[f'Action {i+1}'foriinrange(4)]q_table=pd.DataFrame(columns=actions_list,dtype=np.float64...
在这个例子中,df就是一个具有多级索引的DataFrame,其中行索引包含两个级别:'Category'和'Item'。 应用.iloc方法来根据索引位置筛选数据: 接下来,我们将使用.iloc方法根据索引位置来筛选数据。需要注意的是,.iloc是基于整数位置的索引,而不是基于标签的索引。 筛选出index为2的目标数据: 在pandas中,多级索引的位...
我们可以通过MultiIndex类的相关方法,预先创建一个MultiIndex对象,然后作为Series与DataFrame中的index(或columns)参数值。同时,可以通过names参数指定多层索引的名称。 from_arrays:接收一个多维数组参数,高维指定高层索引,低维指定底层索引。 from_tuples:接收一个元组的列表,每个元组指定每个索引(高维索引,低维索引)。
4.DataFrame的结构 .index/columns属性都为普通属性,它们返回的都是一个Index对象,参考Series。 .dtypes属性为property属性,给出了每列的数值类型。它返回的是一个Series。并且没有.dtype属性,这一点与Series不同。 .ftypes属性为property属性,给出了每列是否为sparse/dense的。它返回的是一个Series。并且没有.f...
假设我们有两个具有相同MultiIndex结构的DataFrame df1 和df2,我们可以使用以下方法来找出它们之间的列差异: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 假设df1和df2是两个MultiIndex DataFrame # 找出df1中有而df2中没有的列 unique_to_df1 = df1.columns.difference(df2.columns) # 找出df2中有而df1中没有的...