步骤1:使用pandas 读取数据 步骤2:处理MultiIndex列名,只保留每组中的第一个非'Unnamed: '字段 步骤3:导出数据 完整代码 importpandasaspd# 读取Excel文件并将两行标题合并为层次化索引df=pd.read_excel('数据样例.xlsx',header=[0,1])# 处理MultiIndex列名,只保留每个层级中非'Unnamed: '的部分df.columns=df.c...
randint(0,100,size=(6,6)) index = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['1班','1班','1班','2班','2班','2班'], ['HUT','GGDS','TUE','UDSY','VXX','QWE']] ) columns = [ ['平时','平时','平时','期末','期末','期末'], ['numpy','pandas','matplotlib','numpy','pandas',...
5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
Help on function to_csv in module pandas.core.generic: to_csv(self, path_or_buf: 'FilePathOrBuffer[AnyStr] | None' = None, sep: 'str' = ',', na_rep: 'str' = '', float_format: 'str | None' = None, columns: 'Sequence[Hashable] | None' = None, header: 'bool_t | list...
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['...
pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项,请使用pivot_table()。 pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能,但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。 函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的透视表。查看食谱以获取一些高级策...
( 2 ) MultiIndex:层次化索引,表示单个轴上的多层索引。 ( 3 ) DatetimeIndex:存储纳秒寄时间戳 重置索引 Pandas 中提供了一个重要的方法是reindex() reindex() 方法的语法格式如下: DateFrame.reindex(lables=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, ...
在pandas 中,如果没有指定索引,默认也会使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。使用标记的Index或MultiIndex可以实现复杂的分析,并最终是理解 pandas 的重要部分,但在这个比较中,我们将基本上忽略Index,只将DataFrame视为列的集合。请参阅索引文档以了解如何有效使用Index。
Now we will drop a level of columns from this Multiindex DataFrame Python program to drop a level from a multi-level column index # Dropping a level of column where column# is sources i.e., level=1df.columns=df.columns.droplevel(1)# Display modified DataFrameprint("Modified DataFrame:\n"...