索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
array1=pd.MultiIndex.from_arrays([["A","A","B"],["a","b","a"]]) df=pd.DataFrame(np.random.rand(3,3),index=array1) display(df)# 通过元组构成列表的方式进行创建。[(高层,底层), (高层, 底层), ……] tuple1 = pd.MultiIndex.from_tuples([("A", "a"), ("A", "b"), ("...
.name为普通属性,返回MultiIndex的名字。同Index .values/._values为property属性,返回MultiIndex的内部数据的视图。同Index ._data为None,这里是与Index不同。 .shape为property属性,返回内部属性的形状 。同Index ._engine为标签映射管理器,它负责管理label和下标之间的映射。同Index .labels为property属性,它返回一个...
例如: ```py In [80]: midx = pd.MultiIndex( ...: levels=[["zero", "one"], ["x", "y"]], codes=[[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0]] ...: ) ...: In [81]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=midx) In [82]: df Out[82]: 0 1 one y 1.519970 -...
13.Pandas分层索引Multiindex 同样以股票数据为例 Series单层索引 ser=stocks.grougby('公司').['收盘'].mean() 返回以公司为维度作为索引的平均值。(ser值的含义:A公司的股票收盘平均值,B公司的股票收盘平均值,...X公司的股票收盘平均值) Series的分层索引Mulitindex...
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new_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples) print(new_index) data.reindex_axis(new_index, axis=1) 然而,它感觉不是一个好的解决方案,因为我必须淘汰itertools,手动构建另一个 MultiIndex 然后重新索引(我的实际代码甚至更混乱,因为列列表不是很容易获取)。我很确定必须有一些ix或xs这样做的方法,但我尝...
排序MultiIndex 由于多索引由多个级别组成,因此排序比单索引更做作。这仍然可以使用sort_index方法完成,但可以使用以下参数进行进一步微调。 要对列级别进行排序,指定axis=1。 读写多索引dataframe到磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将具有多重索引的DataFrame写入CSV文件:df.to_csv('df.csv ')。但是在读取这样的文件...
MultiIndex对象是Pandas标准Index的子类,由它来表示多层索引业务。可以将MultiIndex视为一个元组对序列,其中每个元组对都是唯一的。可以通过以下方式生成一个索引对象。 # 定义一个序列 arrays = [[1, 1, 2, 2], ['A', 'B','A', 'B']] # 生成多层索引 index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, name...
Multi-index允许你在你的索引中选择多个行和列。它是pandas对象的一个多级或分层的对象。现在有各种多索引的方法,如MultiIndex.from_arrays,MultiIndex.from_tuples,MultiIndex.from_product,MultiIndex.from_frame,等,这些方法帮助我们从数组、图元、数据帧等创建多个索引。