可以看到这是带有MultiIndex索引的DataFrame对象首先,可以先来尝试一下普通的DataFrame:1234567 >>> normal_df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)), columns=['green','blue','red'])>>> normal_df green blue red0 0 1 21 3 4 52 6 7 8
dtype: float64一、Series的分层索引MultiIndexser = stocks.groupby(['公司', '日期'])['收盘'].me...
i) for i in range(n)] ...: In [52]: miindex = pd.MultiIndex.from_product( ...: [mklbl("A", 4), mklbl("B", 2), mklbl("C", 4), mklbl("D", 2)] ...: ) ...: In [53]: micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples( ...: [("a", "foo"), ("a", "bar"), (...
Series.sparse.to_coo()用于将由MultiIndex索引的具有稀疏值的Series转换为scipy.sparse.coo_matrix。 该方法需要具有两个或更多级别的MultiIndex。 代码语言:javascript
columns：索引或类似数组 用于生成结果帧时使用的列标签。如果数据没有列标签，则默认为RangeIndex（0, ...
'UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')---Timestamp('2023-07-05 23:25:40+0800', tz='Asia/Shanghai')一个处理的例子：df = pd.DataFrame([1688570740000,1688570800000,1688570860000],columns =['time_stamp'])pd.to_datetime(df['time_stamp'],unit='ms').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert ...
to_numeric() DataFrame.convert_dtypes() Series.convert_dtypes() 数据结构集成 一个Series、Index或DataFrame的列可以直接由一个类似于 NumPy 数组的pyarrow.ChunkedArray支持,要从主要的 pandas���据结构构造这些对象,您可以在类型后面加上[pyarrow]的字符串,例如"int64[pyarrow]"传递给dtype参数 In [1]...
index =None,# 行索引默认columns=['Python','Math','En'])# 列索引# headr1 = df.head(3)# 显示头部3行,默认5个# tailr2 = df.tail(3)# 显示末尾3行,默认5个display(r1,r2) shape/dtypes - 数据形状/数据类型 importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf ...
[92]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])In [93]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=["A", "B"])In [94]: df2 = df[:4]In [95]: df2Out[95]:A Bfirst secondbar one -0.727965 -0.589346two 0.339969 -0.693205baz...
Step 2: Pandas drop MultiIndex to column values by reset_index Drop all levels of MultiIndex to columns Use reset_index if you like to drop the MultiIndex while keeping the information from it. Let's do a quick demo: importpandasaspd ...