df.columns.swaplevel(i=0, j=1)# 对行索引层级互换 06 按层级重排索引 reorder_levels函数可以按指定的顺序进行重新排序,order参数可以是整数的level层级或者字符串的索引名,用法如下。 df.index.reorder_levels(order=['大学','城市'])# 指定行索引名称name重排 df.index.reo
即使像df[' new_col '] = 1这样简单的操作也会破坏它。使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi....
# reordering of the columns using reindex() rslt_df = df.reindex(columns= ['Name', 'Age','Gender' ,'College','Course','Branch' ]) # print the pandas DataFrame print("\nDataframe after Re-ordering of columns :\n", rslt_df) Output : Given Dataframe : Name Gender Age Course Branch...
pdi.set_level(df.columns, 0, pdi.get_level(df.columns, 0).astype('int')) 如果你喜欢冒险,可以使用标准工具做同样的事情: df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像...
df1 = dim.take(df) df1 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文","数学","语文","语文"] * 2 N = ...
复制 In [17]: df.index.names Out[17]: FrozenList([None, None]) 这个索引可以支持 pandas 对象的任何轴,并且索引的级别数量由你决定: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [18]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=["A", "B", "C"], columns=index) In [19...
df.columns.codes[0] == Int64Index([0, 1, 0, 1] ) 用多指标建立一个DataFrame 除了从CSV文件中读取和从现有的列中建立外,还有一些方法来创建MultiIndex。这些方法不太常用--主要用于测试和调试。 由于历史原因,使用Pandas自己表示的MultiIndex的最直观的方式并不可行。
df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot...
通常情况下,它是透明的,这就是为什么不能直接写 = ’ city ‘,而必须写一个不那么明显的df.rename(columns={’ A ': ’ A '}, inplace=True) Index有一个名称(在MultiIndex的情况下,每个级别都有一个名称)。不幸的是,这个名称在Pandas中没有得到充分使用。一旦你在索引中包含了这一列,就不能再使用df...
In [27]:#get a list of columnscols =list(df)#move the column to head of list using index, pop and insertcols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid'))) cols Out[27]: ['Mid','Net','Upper','Lower','Zsore'] In [28]:#use ix to reorderdf =df.ix[:, cols] ...