MultiIndex:层次化Index对象 DatetimeIndex:Timestamp索引对象 PeriodIndex:Period索引对象 1. 创建Index Index对象可以通过pandas.Index()函数创建,也可以通过创建数据对象Series、DataFrame时接收index(或column)参数创建,前者属于显式创建,后者属于隐式创建。隐式创建中,通过访问index(或针对DataFrame的column)属性即得到Index...
workbook.close() 使用to_excel() 方法将带有多级列索引 (MultiIndex columns)的 DataFrame 导出到 Excel 时,如果同时设置了 index=False 去掉行索引,但是报错 “NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index (‘index’=False) is not yet implemented”后来查找发现该方法不支持多级...
pandas.merge和DataFrame.merge实际上是同一个功能的不同调用方式。主要区别在于调用方式和一些细微的使用场景。 pandas.merge是一个全局函数,通过导入pandas模块调用;DataFrame.merge是DataFrame对象的一个调用方法,直接在左df中调用。 因此,pandas.merge需要显式传递两个df,而DataFrame.merge只需要传递右df,其余参数相同。
查看DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 查看DataFrame中的列MultiIndex print(df.columns) 使用多行来访问、修改或操作DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 使用多行来访问列MultiIndex中的某一列 col1_values = df[('A', 'one')] print(col1_values) # 使用多行来修改列MultiIndex...
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', 'second')) df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=index) print("原始 ...
多级索引:在一个轴上有多个(两个以上)的索引,能够以低维度形式来表示高维度的数据。单级索引是Index对象,多级索引是MultiIndex对象。 一、创建多级索引 方法一:隐式创建,即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)), ...
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。
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...
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)print(df) Python ...
另一个创建DataFrame的实用方法是传入由所有值组成的ndarray或嵌套列表,并指定列名和行索引标签。 importnumpyasnp values = [ [1985, np.nan,'Biking',68], [1984,3,'Dancing',83], [1992,0, np.nan,112], ] d3 = pd.DataFrame(values, columns=['birthyear','children','hobby','weight'], index...