"second"]) Out[9]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')], names=['first', 'second'
请参阅返回视图与副本。 在MultiIndex / 高级索引中查看 MultiIndex 和更高级的索引文档。 在食谱中查看一些高级策略。 不同的索引选择 为了支持更明确的基于位置的索引,对象选择已经增加了一些用户请求的内容。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。 .loc 主要基于标签,但也可以与布尔数组一起使用。当未找到项目时,....
可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。 In [1]: ...
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...
创建MultiIndex的一种方法是在 Pandas 中使用MultiIndex对象的初始化方法。 我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex,方法是将列表列表传递给index参数,每个列表的长度与该序列的长度相同。 两种方法都是可以接受的,但是在第一种情况下,我们将有一个index对象分配给序列或要创建的数据帧。 第二个是...
Access Rows With MultiIndex We can access rows with MultiIndex as shown in the example below. importpandasaspd# create a dictionarydata = {"Continent": ["North America","Europe","Asia","North America","Asia","Europe","North America","Asia","Europe","Asia"],"Country": ["United States...
Instead of using a single label or position-based indexing, you can use tuples of labels to access data at different levels.In this tutorial, you will learn how to use MultiIndex for advanced indexing and selection, including slicing, and Boolean indexing.Basic Indexing with MultiIndex...
With a “stacked” DataFrame or Series (having a MultiIndex as the index), the inverse operation of stack()is unstack(), which by default unstacks the last level:stack( )相反的操作是unstack( ),这两朵塑料姐妹花,加上python从0开始计数,很容易让人红红火火恍恍惚惚... 大概可以理解为stack是列...
#绝对值s=pd.Series([-1.10,2,-3.33,4])s.abs()结果:01.1012.0023.3334.00dtype:float64#---idx=pd.MultiIndex.from_arrays([['warm','warm','cold','cold'],['dog','falcon','fish','spider']],names=['blooded','animal'])s=pd.Series([4,2,0,8],name='legs',index=idx)结果: bloode...
The above tells you that your DataFrame df now has a MultiIndex with two levels, the first given by the date, the second by the the language. Recall that above you were able to slice the DataFrame using the index and the .loc accessor: df.loc['2017-01-02']. To be able to slice ...