使用set_index()方法将修改后的DataFrame重新设置为MultiIndex。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个具有重复子索引的MultiIndex数据帧 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} index = pd.MultiIndex.from_tuples([
multi_index_direct = pd.MultiIndex(levels=[['A', 'B'], [1, 2]], codes=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], names=['letter', 'number']) # 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...
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...
# 直接使用 pd.MultiIndex 构造函数创建 MultiIndex multi_index_direct = pd.MultiIndex(levels=[['A', 'B'], [1, 2]], codes=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], names=['letter', 'number']) # 创建一个示例 DataFrame 使用 MultiIndex df = pd.DataFrame({'data': range(4)}, index=...
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支持方括号直接取值,loc取值,和pd.IndexSlice切片取值等方...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数说明: keys:列标签或列标签/列表/series,需要设置为索引的列; drop:是否保留设置索引的原列。默认为True,不保留; append:是否保留原索引。默认为False,不保留; ...
3. Set MultiIndex and Access Data Write a Pandas program to set a MultiIndex and access specific data using it. Sample Solution: Python Code : importpandasaspd# Create a DataFramedf=pd.DataFrame({'X':[1,6,8,3,7],'Y':[5,2,9,4,1],'Z':['one','one','two','two','one']})...
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。我们自己构建一个颜值投票的...
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.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 1. 2. 参数说明: keys:列标签或列标签/列表/series,需要设置为索引的列; drop:是否保留设置索引的原列。默认为True,不保留; append:是否保留原索引。默认为False,不保留; ...