1. DataFrame聚合操作 # 导包 import numpy as np import pandas as pd data = np.random.randint(0,100,size=(6,6)) # 行索引 index = pd.MultiIndex.from_tuples( ( ("1班","张三"),("1班&…
Method 1: Using pd.DataFrame() The most common way to create a DataFrame in Pandas from any type of structure, including a list, is the .DataFrame() constructor. If the tuple contains nested tuples or lists, each nested tuple/list becomes a row in the DataFrame. import pandas as pd ...
2,使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引 可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 3,使用set_index方法将普通列转成多层级索引 这种方法只能生成多层级行索引。 4,groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果 二,多层级索引的取值 多层级索引Series或多层级DataFrame支持方...
from_tuples([ ...: ('A', 'cat', 'long'), ('B', 'cat', 'long'), ...: ('A', 'dog', 'short'), ('B', 'dog', 'short')], ...: names=['exp', 'animal', 'hair_length'] ...: ) ...: In [24]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=columns)...
Python program to create dataframe from list of namedtuple # Importing pandas packageimportpandasaspd# Import collectionsimportcollections# Importing namedtuple from collectionsfromcollectionsimportnamedtuple# Creating a namedtuplePoint=namedtuple('Point', ['x','y'])# Assiging tuples some valuespoints=[Po...
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 ...
2)使用 itertuples() 默认迭代(包括索引) import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'num_legs': [4, 2], 'num_wings': [0, 2]}, index=['dog', 'hawk']) # 显示 DataFrame print("原始 DataFrame:") print(df) # 使用 itertuples() 默认迭代(包括索引) print("\n...
# 生成一个 6 行 3 列的数组data = np.floor(np.random.normal(85, 3, (6,3)))df = pd.DataFrame(data)print(df)print('-'*50)# 设置行的复合索引index = [(1, 'a'), (1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'b'), (2, 'c')]df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(inde...
列索引是最常见的索引形式,一般通过[]来实现。通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列: df=pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv',usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])#如果要取出多个列,则可以通过[列名组成的列表],其返回值为...
Pandas高级教程之:Dataframe的重排和旋转 目录 简介 使用Pivot 使用Stack 使用melt 使用Pivot tables 使用crosstab get_dummies 简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。 使用Pivot pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构。