"two"]]In [9]: pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=["first", "second"])Out[9]:MultiIndex([('bar', 'one'),('bar', 'two'),('baz', 'one'),('baz', 'two'),('foo', 'one'),('foo', 'two'),('qux', 'one'),('qux', 'two')],names=['first', 'second']) ...
MultiIndex.unique([level]):返回索引中的唯一值。 MultiIndex 选择 MultiIndex.get_loc(key[, method]):获取标签或标签元组的位置作为整数,切片或布尔掩码。 MultiIndex.get_indexer(target[, method, …]):给定当前索引计算新索引的索引器和掩码。 MultiIndex.get_level_values(level):返回请求级别的标签值向量,等...
(2)reorder_levels():指定多个级别的顺序 (3)提取数据还是可以使用iloc()与loc() (4)unstack():若index轴上有多个级别索引的DataFrame,使用该方法将指定级别(level参数)安排在columns上形成一个新的DataFrame 18 25262728 2930311234
columns, MultiIndex): return data._get_item_cache(key) return data 关注return返回的类型结构(_getitem_multilevel、_get_item_cache、_slice、take等)都是DataFrame,印证嵌套索引文档中的说明。 _LocationIndexer.__getitem__ 第二种方法:pandas.core.indexing.loc(self) -> _LocIndexer;_LocIndexer(_...
MultiIndex([( 5,), (nan,), ( 2,), (nan,), (nan,), ( 5,)], ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,levels参数用来创建层级索引,这里只有一层,该层的索引值分别是 np.nan, 2, NaT, None, 5;codes表示按参数值对层级索引值排序(与 levels 中的值相对应),也就说 codes 中...
MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比,通常在 pandas 对象中存储轴标签。您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创...
MultiIndex(levels=[['num1','num2','num3'], ['green','red']], labels=[[0,1,2], [1,0,1]]) 交换和排序级别 我们可以轻松地通过使用 'swaplevel' 命令交换索引级别,该命令接受两个级别编号作为输入。 importnumpy as npinfo= pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index = [['a','a...
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'...
df.loc[ df.index[1] , 'A']=3.0 df.loc[ df['A'] == 39.1212121, df.columns[3]] =3.0 3.层次化索引 MultiIndex (hierarchical index)方式 df.loc[('baz','two'):('qux','one')] df.xs(('baz','one'), level=('first','second'))...
loc[['x','y','z'], 'a']) # iloc索引 print(df1.iloc[1, 0]) print(df1.iloc[[0,1,2], 0]) print(df1.iloc[0:3, 0]) print(df2.iloc[1, 0]) print(df2.iloc[[0,1,2], 0]) 3、多索引Dataframe数据表 # 创建多索引 midx = pd.MultiIndex(levels=[['Tom', 'Bob', '...