print("【显示】多级索引:\n",index1) print("【执行】index1.get_level_values('letter')") print(index1.get_level_values('letter')) print("【执行】index1.get_level_values('number')") print(index1.get_level_values('number'))
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 name of the level. Returns: val...
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可以对指定层级索引查询,level指定层级。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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 df.columns.get_level_values(level=1)# 查找列的二级索引 df...
用法:TimedeltaIndex.get_level_values(level) 参数: level:level是级别在MultiIndex中的整数位置,或者是级别的名称。 返回:自我,因为索引只有一个级别。 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。
对于多层级索引来说,可以按照不同的level层级有多种的操作,包括了查询、删除、修改、排序、互换、拼接、拆分等。 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 ...
.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...
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( ) ...
get_level_values(0).freq) None >>> print(multi_index.get_level_values(“Dates”).freq) None Issue Description For a DatetimeIndex contained in a MultiIndex get_level_values() returns a DatetimeIndex without frequency, even if the frequency is set and available in the internal structure (i....
df_using_mul.index.get_level_values?? 1. 2. 方法3:使用query方法,传入 次级索引名称等于指定值--需要使用引号 df_using_mul.query('Address == "street_1"') 1. 相当于将内层索引当作列,等价于 select * from df_using_mul where Address = 'street_1' ...