行记录条数# df.columns.sizedf.index.values# 索引的值,array 数组# df.index.value_counts() # 去重统计# df.index.values.tolist() # array 数组转换成列表listdf.index.is_unique# 判断是否有重复,业务上原则一般不会重复,有重复返回False
行索引(Label index),是一条完整数据的索引,通过这个索引,能快速取出对应的某条数据记录。 列索引(Columns Names),指向的是每一个Series。 行是一条完整信息记录,索引在业务上一般不允许重复,好的索引能方便处理数据,重复的索引导入数据库可能出现限制,可以设置默认配置。 无论是行索引还是列索引,在 Pandas 里其实...
DataFrame的多层索引MultiIndex筛选数据 1、DataFrame使用多级索引筛选数据的方法 2、筛选所有的内容 pandas中有两种比较方便的索引方法, 1、df.loc["index名称","columns名称"]:按找名称进行索引 2、df.iloc[num_index,num_columns]:按照数字进行索引 对数据做一些筛选操作。 (1)选择列 选择列的方法如下: df['...
df1 代码结果: 每一层都可以赋名 1 2 3 df1.columns.names=['XY','sum'] df1.index.names=['AB','num'] df1 代码结果: · 可以创建MultiIndex对象再作为索引 1 2 df1.index=pd.MultiIndex.from_arrays([list("AABB"),[3,4,3,4]],names=["AB","num"]) df1 代码结果: 可以对各级索引进行...
df = pd.DataFrame.from_dict(nested_dict, orient='index') # 创建多级行索引和列索引 rows = pd.MultiIndex.from_product([df.index, df.columns]) cols = pd.MultiIndex.from_product([df.columns, df.index]) # 重新构造DataFrame df = pd.DataFrame(df.values.flatten(), index=rows, columns=cols...
3 使用pd.MultiIndex.from_frame创建多重索引 1)创建一个普通的DataFrame df=pd.DataFrame([# 年级,班级("one","1"),("one","1"),("one","2"),("one","2"),("two","1"),("two","1"),("two","2"),("two","2"),],columns=["grade","class"]) ...
“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 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint...pd.MultiIndex.from_frame pd.MultiIndex.from_tuples pd.MultiIndex.from_product 小编这里就挑其中的一种来为大家演示如何来创建多重索引...、剑桥和牛津在2019年全天的气候数据,...
mcol = pd.MultiIndex.from_product([year,pro], names=['年份','专业']) #对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引 第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。
mcol = pd.MultiIndex.from_product([year,pro], names=['年份','专业']) #对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引 第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。
columns=['first', 'second']) ''' first second 0 bar one 1 bar two 2 foo one 3 foo two ''' index = pd.MultiIndex.from_frame(df) pd.Series(np.random.randn(4), index=index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...