python pandas dataframe multi-index 4个回答 76投票 如果您使用的是 0.14 版本,您可以简单地将一个元组传递给 .loc,如下所示: df.loc[('at', [1,3,4]), 'Dwell'] 20投票 尝试横截面索引: In [68]: df.xs('at', level='QGram', drop_level=False).loc[[1,4]] Out[68]: Char ...
print(multi_index_from_arrays, multi_index_from_tuples, multi_index_from_product, multi_index_direct, df) 2、选择数据 当使用多层索引(MultiIndex)时,loc和iloc方法都可以用于选择和切片数据,但它们的使用方式略有不同。loc主要用于基于标签的索引。当处理多层索引时,可以传递一个元组来指定每层的索引值。i...
print(multi_index_from_arrays, multi_index_from_tuples, multi_index_from_product, multi_index_direct, df) 2、选择数据 当使用多层索引(MultiIndex)时,loc和iloc方法都可以用于选择和切片数据,但它们的使用方式略有不同。loc主要用于基于标签的索引。当处理多层索引时,可以传递一个元组来指定每层的索引值。i...
有谁知道是否可以使用 DataFrame.loc 方法从 MultiIndex 中进行选择? I have the following DataFrame and would like to be able to access the values located in the Dwell columns, at the indices of ('at', 1) , ('at', 3) , ('at', 5) ,依此类推(非顺序)。 我希望能够做一些类似 data.loc...
不能直接使用:指定级别。df.loc[:, "mark ii"]平均值：选择所有行（:）和列“mark ii”（不存在...
You can usemultiple conditionsto select data from a multi-index DataFrame: # Select rows where A > 0.5 in level 1 index 2 and B < 0.3 in level 1 index 3 df_complex = df_sorted.loc[((df_sorted.index.get_level_values(0) == 2) & (df_sorted['A'] > 0.5)) | ...
pd.IndexSlice经常与.loc或.iloc索引器结合使用。 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例多层索引DataFrame arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz']), np.array(['one', 'two', 'one', 'two'])] index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'...
Python 只允许在方括号内使用冒号,不允许在小括号内使用,所以你不能写df.loc[(:, 'Oregon'), :]。 警告! 这里不是一个有效的Pandas语法!只有在pdi.patch_mi_co()之后才有效。 这种语法的唯一缺点是,当使用两个索引器时,它会返回一个副本,所以你不能写df.mi[:, 'Oregon'].co['population'] = 10。
.loc总是使用标号,并且包含间隔的两端。 .iloc总是使用“位置索引”并排除右端。 使用方括号而不是圆括号的目的是为了访问Python的切片约定:你可以使用单个或双冒号,其含义是熟悉的start:stop:step。像往常一样,缺少开始(结束)意味着从序列的开始(到结束)。step参数允许使用s.iloc::2引用偶数行,并使用s'Paris'...
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们