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...
DataFrame(data, index=index) # 删除指定行 df = df.drop(('Group1', 'A')) # 打印结果 print(df) 上述代码中,我们首先创建了一个Multiindex数据帧df,然后使用drop方法删除了索引为('Group1', 'A')的行。最后,打印出删除行后的结果。 关于Pandas Multiindex数据帧的更多信息,你可以参考腾讯云的文档:...
# 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=...
df.set_index('姓名',drop=False)# 保留原列df.set_index('姓名',append=True)# 保留原索引 三、常用的索引属性 以df.index为例,也适用于 df.columns, 因为两者都是 index 对象 df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx')# 导入数据时,未指定索引df.set_index('姓名',drop=False,in...
df.set_index('姓名',drop=False) # 保留原列 df.set_index('姓名',append=True) # 保留原索引 1. 2. 三、常用的索引属性 以df.index为例,也适用于 df.columns, 因为两者都是 index 对象 df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx') # 导入数据时,未指定索引 ...
Step 1: Pandas drop MultiIndex by method - droplevel Pandas drop MultiIndex on index/rows Methoddroplevel()will remove one, several or all levels from a MultiIndex. Let's check the default execution by next example: importpandasaspd cols=pd.MultiIndex.from_tuples([(0,1),(0,1)])df=pd.Da...
index = pd.MultiIndex.from_product([exam,names])df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['Java', 'Web', 'Python'])print(df) 1. 可以看出期中、期末变成了第⼀层索引,姓名变成了第⼆层索引 在实际应⽤中,我们可以根据⾃⼰的需求来创建索引 ...
('b', 'y'), ('c', 'x'), ('c', 'y')]) df = pd.DataFrame(data, index=index) # 打印原始的MultiIndex DataFrame print("原始的MultiIndex DataFrame:") print(df) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 打印删除重复行后的MultiIndex DataFrame print("删除重复行后的MultiIndex DataFrame...
DataFrame的多层索引MultiIndex筛选数据 1、DataFrame使用多级索引筛选数据的方法 2、筛选所有的内容 pandas中有两种比较方便的索引方法, 1、df.loc["index名称","columns名称"]:按找名称进行索引 2、df.iloc[num_index,num_columns]:按照数字进行索引 对数据做一些筛选操作。 (1)选择列 选择列的方法如下: df['...
这样可以使以C为主列,合并为C列中值相同的行。 在这种情况下想要对每个c组里面的数据进行操作计算,可以使用下面的写法 这种写法意味着先把C组的行聚合成组,再进行操作.这样的写...