倒序df.index.to_frame(index=False)# 转成 DataFramedf.index.unique()# 去重df.index.value_counts()# 去重分组统计df.index.where(df.index=='林*')# 筛选,查看是否由该行记录df.index.max()# 最大值df.index.map(lambdax:x+'_')# 批量处理索引...
比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','...
iterables=[["one","two"],# 年级["1","1","2","2"]# 每个学生所在班级]index2=pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=["grade","class"])print(index2) 代码释义: iterables是一个包含两个列表的列表(二维): 第一个列表["one", "two"]表示年级,包含两项:“one”和“two”。 第二...
df.index.nunique() # 不重复值的数量 df.index.sort_values(ascending=False) # 排序,倒序 df.index.to_frame(index=False) # 转成 DataFrame df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重分组统计 df.index.where(df.index=='林*') # 筛选,查看是否由该行记录 df.index.max() # ...
问将Pandas样式器应用于MultiIndex列表ENpivot_summary = pd.pivot_table(df, index=['Team', '...
Pandas中使用MultiIndex()方法创建多级索引,例如: # 创建一个拥有两层索引的数据框 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6,2)), index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']], columns=['col_1', 'col_2']) # 将数据框按照第...
2.MultiIndex的结构 .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 ...
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。
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) pd.Series(np.random.randn(8), index=index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. #可迭代对象的笛卡尔积,排列组合各种情况 numbers = [0, 1, 2] colors = ['green', 'purple'] ...
read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读取MultiIndex read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以...