作为一种便利,你可以直接将数组列表传递给Series或DataFrame以自动构建MultiIndex: In [12]: arrays = [....: np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),....: np.array(["one", "two", "one", "two", "one", "two",
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 df = df.set_index('datetime') # 将DateTime列设置为...
import pandas as pd df = pd.DataFrame() headers = ['Level 1', 'Level 2'] multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(headers)]) df.columns = multi_index 这样就在Dataframe中成功创建了一个包含两个级别的多级标题。 关于pandas的MultiIndex对象,它可以用于创建具有多级索引或多级列名的Dataframe...
# 创建一个示例 DataFrame 使用 MultiIndex 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(M...
The index of df is always given by df.index. Check out our pandas DataFrames tutorial for more on indices. Now it's time to meet hierarchical indices. The Multi-index of a pandas DataFrame What if we had multiple languages for our dataset, as we do on DataCamp? Have a look: # ...
# 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切片数据,但它们的使用方式略有不同。loc主要用于基于标签的索引。当处理多层索引...
1、DataFrame的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 举例一:通过已有数据创建 pd.Dat...
一般不需要自己创建分层索引(Multilndex有构造函数, 但一般不用) 二、基本用法 演示数据:百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据 数据来自:英为财经本次演示提纲: Series的分层索引Multilndex Series有多层索引怎样筛选数据? DataFrame的多层索引Multilndex?
4.DataFrame的结构 .index/columns属性都为普通属性,它们返回的都是一个Index对象,参考Series。 .dtypes属性为property属性,给出了每列的数值类型。它返回的是一个Series。并且没有.dtype属性,这一点与Series不同。 .ftypes属性为property属性,给出了每列是否为sparse/dense的。它返回的是一个Series。并且没有.f...
与NumPy ndarrays 类似,pandas 的Index、Series和DataFrame还提供了take()方法,该方法在给定轴上以给定索引检索元素。给定的索引必须是整数索引位置的列表或 ndarray。take还将接受负整数作为相对于对象末尾的位置。 In [122]: index = pd.Index(np.random.randint(0, 1000, 10))In [123]: indexOut[123]: In...