) 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')) print("【执行】index1.get_level_values(0)") print(inde...
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 df.columns.get_level_values(level=1)# 查找列的二级索引 df.columns.get_level_values(level=0)# 查找列的一级...
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: values: Index ...
array([('foo','one'), ('foo','two'), ('qux','one'), ('qux','two')], dtype=object)# for a specific levelIn [32]: df[["foo","qux"]].columns.get_level_values(0) Out[32]: Index(['foo','foo','qux','qux'], dtype='object', name='first') 要重建仅使用的级别的Multi...
pivot(index, columns, values) 根据此DataFrame的3列生成“pivot”表。 pivot_table(data[, values, index, columns, …]) 创建电子表格样式的透视表作为DataFrame架。 crosstab(index, columns[, values, rownames, …]) 计算两个(或更多)因素的简单交叉列表。 cut(x, bins[, right, labels, retbins, …...
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。 代码语言:javascript 复制 # 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 ...
value2 = df.xs('A', level=1) print(value2) # 输出 Group1 1\nGroup2 3\nName: A, dtype: int64 # 使用get_level_values方法获取指定层级的索引值 values3 = df.index.get_level_values(0) print(values3) # 输出 Index(['Group1', 'Group1', 'Group2', 'Group2'], dtype='object') ...
Int64Index MultiIndex DatetimeIndex PeriodIndex ii) MultiIndex 创建索引为MultiIndex的pandas对象 索引为MultiIndex的pandas对象的索引和切片 iii)索引对象的方法和属性 get_level_values 获取层次化索引中指定层(level)的索引 contains 判断提供的键是否存在于指定的索引中,返回一个布尔值 ...
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....
mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower')) pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) 1. 2. 3. 如果创建之初未排序,创建的多重索引也是未排序的 arrays = [['A','a'],['B','a'],['A','b'],['B','b']] ...