正如我们在输出中看到的,TimedeltaIndex.get_level_values()函数已经返回了tidx对象的第0层中存在的所有数值。这个对象只有一个级别。 示例#2:使用MultiIndex.get_level_values()函数来查找给定的MultiIndex对象的第一层中存在的所有数值。 # importing pandas as pdimportpandasasp
用法: Index.get_level_values(level)返回请求级别的值索引。这主要用于从 MultiIndex 获取单个级别的值,但在 Index 上也提供了兼容性。参数: level:整数或字符串 它是整数位置或级别的名称。 返回: index 调用对象,因为索引中只有一层。注意:对于索引,级别应为 0,因为没有多个级别。例子:...
.get_level_values(level):返回指定level的Index,用于MultiIndex。 .get_loc(key[, method, tolerance]):返回指定label处的下标,由key指定。其中method和tolerance参数见上述。如果method=None,且key指定的label找不到,则抛出异常。 .get_value(series, key):寻找Series指定label处的值。若key指定的label找不到,则...
范例1:采用TimedeltaIndex.get_level_values()函数查找给定TimedeltaIndex对象的第0级中存在的所有值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =['3 days 06:05:01.000030','1 days 06:05:01.000030','3 days 06:05:01.000030','1 days 0...
df.index=mindex df.columns=mcoldisplay(df) 02 从数据中获取多级索引 第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pivot_table ...
这些操作对行(index)、列(columns)索引均适用。 01 按层级查询索引 get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 # 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1)# 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0)# 查找行的一级索引 ...
以下代码中index1.get_level_values(0)输出的元素值是? importpandasas pd index1 = pd.MultiIndex.from_tuples( [('A', 1), ('B', 2), ('C', 3)], names=['letter', 'number'] ) print("【显示】多级索引:\n",index1) print("【执行】index1.get_level_values('letter')") ...
df_2.index.get_level_values(1) # 访问多级索引中的数据 df_2.xs('X', level='Level_0_idx') df_2.xs('A', level='Level_1_idx') df_2.xs(('X','A'),level=['Level_0_idx','Level_1_idx']) 二、Pandas规整 (1)拼接 pd.concat( ) ...
pandas.MultiIndex.get_level_values 函数定义 1 MultiIndex.get_level_values(level) Return vector of label values for requested level.Length of returned vector is equal to the length of the index. 函数参数 level:int or str level is eitherthe integer position of the levelin the MultiIndex, orthe...
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.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, ...