Use PandasDataFrame.reset_index()function to convert/transfer MultiIndex (multi-level index) indexes to columns. The default setting for the parameter isdrop=Falsewhich will keep the index values as columns and
importpandasaspd# 创建一个具有多级索引的DataFrameindex=pd.MultiIndex.from_tuples([('pandasdataframe.com','A'),('pandasdataframe.com','B')])data={'Column1':[1,2],'Column2':[3,4]}df=pd.DataFrame(data,index=index)# 访问第一级索引为'pandasdataframe.com'的所有数据result=df.loc['pandasd...
Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库,它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,其中包括DataFrame,它是一种二维的表格型数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。 在Pandas中,可以使用MultiIndex来创建具有多级索引的DataFrame。MultiIndex是指在一个DataFrame中,可以对某一列或多列进行分级索引,使得数据的层次结构更加...
.labels为property属性,它返回一个FrozenList(不可变列表),列表中存储每一级的label对应的下标(也就是创建MultiIndex时传入的labels参数),以FrozenNDArray的数据类型。 .levels为property属性,它返回一个FrozenList(不可变列表),列表中存储每一级的label(也就是创建MultiIndex时传入的levels参数),以Index的数据类型。 举...
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['A', 'B']) #将MultiIndex转换为单个的DateTimeIndex df = df.reset_index() # 将MultiIndex转换为普通的整数索引 df['datetime'] = pd.to_datetime(df['level_0']) # 创建一个新的DateTime列 ...
Pandas是一个用于数据分析和数据操作的开源Python库。Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,类似于Excel表格,但它也能够处理多维数据。MultiIndex是Pandas的一种层级索引方式,它允许我们在数据中添加多个索引,从而能够更好地组织和访问数据。 阅读更多:Pandas 教程MultiIndex...
当我想将带有元组键的 dict 转换为带有多索引的数据框时,我使用了 pandas.DataFrame.from_dict 方法。但我资助的结果似乎是错误的。这是我的代码: dict_var1 = Counter({('w1', 's1'): 47, ('w2', 's1'): 40, ('w3', 's2'): 35, ('w1', 's3'): 30, ('w4', 's4'): 28}) frame_...
tupleize_cols:一个布尔值,如果可能则尽量创建MultiIndex对象Index对象负责管理轴label和其他元数据(比如轴name)。构建Series/DataFrame时,传给index/columns关键字的任何数组或者序列都将被转化成一个Index。Index 对象是immutable,因此用户无法对其进行修改。这样才能够使得Index对象在多个数据结构之间安全共享。2...
DataFrame([['1', 'A'],['1', 'B'], ['2', 'B'], ['2', 'B']], columns=['class', 'team']) #将DataFrame中的数据转换成多层索引对象 index =pd.MultiIndex.from_frame(df_i) # 应用多层对象 pd.Series(np.random.randn(4),index=index)...
row_idx = pd.MultiIndex.from_arrays(index_arrays, names=['I','II']) # 创建数据帧 df = pd.DataFrame(data, index=row_idx, columns=['X1','X2','X3','X4']) # 切片,从A1到C5 df.loc[('A', 1):('C',5)] # A1这一行