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
DataFrame.loc 核心功能 基于标签(label) 的索引方法,用于精确选择或修改数据。 1. 基础语法 pandas.DataFrame.loc语法: DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 column_indexer:列标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 df.loc[row_sele...
DataFrame({'收益额(亿元)': data}, index=index) print(df) MultiIndex 的主要操作 1. 选择数据 通过loc 方法可以按照多级索引的层次选取数据。 # 按公司选取数据 print(df.loc['公司A']) # 按公司和季度选取数据 print(df.loc[('公司A', 'Q1')]) 2. 重设索引 使用reset_index 方法可以将 ...
df = pd.DataFrame({'data': range(4)}, index=multi_index_from_arrays) # 打印创建的 MultiIndex 和 DataFrame 示例 print(multi_index_from_arrays, multi_index_from_tuples, multi_index_from_product, multi_index_direct, df) 2、选择数据 当使用多层索引(MultiIndex)时,loc和iloc方法都可以用于选择和...
pandas中多重索引multiIndex的使用 单层索引index中,我们可以轻松通过df.loc[index]来获取某一行数据,多重索引是怎么样来实现的呢,下面进行介绍。 1、行多层索引 1importpandas as pd23df = pd.DataFrame({'class':['A','A','A','B','B','B','C','C'],4'id':['a','b','c','a','b',...
用MultiIndex编制索引 通过MultiIndex访问DataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),而且语法很好,很熟悉。 Columns - 通过常规方括号 行和单元格--使用.loc[] 现在,如果想选择俄勒冈州的所有城市,或者只留下有人口的那一列怎么办?Python的语法在这里施加了两个限制: ...
多重索引(MultiIndex):在Pandas中,一个DataFrame可以有多个索引级别,每个级别可以有多个索引值。这种多个级别的索引称为多重索引。 多级标签(MultiIndex Label):多级标签是指包含多个级别的标签,用于标识DataFrame中的行和列。二、创建多重索引和多级标签的DataFrame 创建多重索引的DataFrame:使用pd.MultiIndex.from_arrays...
data={'Value':[10,20,30,40,50,60],'Category':['A','B','C','A','B','C'],'Year':[2020,2020,2020,2021,2021,2021]}df=pd.DataFrame(data)df.set_index(['Year','Category'],inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 ...
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。
""" dataframe是python数据分析基础中的核心, 这位按字面意义可理解为数据表格、数据框架, 她跟excel的table很相似, 由三部分组成: 行索引,称为index; 列索引,称为column; 数据内容。 她的每一列都是一个series对象。 """ 创建 使用字典创建dataframe,并设置索引号 ...