lefth = pd.DataFrame({"key1": ["Ohio", "Ohio", "Ohio", "Nevada", "Nevada"], "key2": [2000, 2001, 2002, 2001, 2002], "data": pd.Series(range(5), dtype="Int64")}) righth_index = pd.MultiIndex.from_arrays( [ ["Nevada", "Nevada", "Ohio", "Ohio", "Ohio", "Ohio"]...
# 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df) # DataFrame 数...
假设你已经有一个多索引列的 DataFrame,以下是如何向其中添加新列的步骤: 示例代码 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个多索引列的 DataFrame arrays = [ ['A', 'A', 'B', 'B'], ['one', 'two', 'one', 'two'] ] index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first'...
In [91]: arrays = [ ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"], ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"], ] In [92]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"]) In [93]: df = pd.DataFrame(np...
直接取出相应的行或列,如果元素在索引中重复则结果为DataFrame,否则为Series # 只选择行print(df_demo.loc['Qiang Sun'])# 多个人叫此名字print(df_demo.loc['Quan Zhao'])# 名字唯一 School Grade Gender Weight Transfer Name Qiang Sun Tsinghua University Junior Female53.0N ...
from_arrays([['US','US','US','JP','JP'],[1,3,5,1,3]],names=['city','tenor']) hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=columns) hier_df.groupby(level='city',axis=1).count() 分组之后产生一个GroupBy对象,这个对象支持迭代,是一个由(分组名,数据块)组成的二元组: ...
# Create DataFrame df=pd.DataFrame(data) # Print the output. df 输出: 方法#3:使用数组创建索引DataFrame。 Python3实现 # Python code demonstrate creating # pandas DataFrame with indexed by # DataFrame using arrays. importpandasaspd # initialize data of lists. ...
DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 DataFrame 构造方法如下: pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) ...
我们可以通过MultiIndex类的相关方法,预先创建一个MultiIndex对象,然后作为Series与DataFrame中的index(或columns)参数值。同时,可以通过names参数指定多层索引的名称。 from_arrays:接收一个多维数组参数,高维指定高层索引,低维指定底层索引。 from_tuples:接收一个元组的列表,每个元组指定每个索引(高维索引,低维索引)。
Series 或 DataFrame(如果指定了级别) 例子: >>>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)>>>s ...