columns=['X1','X2','X3','X4']) # 创建多层行索引,先types,再categories idx_2 = pd.MultiIndex.from_product([types, categories], names=['I','II']) df_2 = pd.DataFrame(data, index=idx_2, columns=['X1','X2','X3','X4']) # 设置
但实际上,当数据高于二维时,我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示,而不是使用Panel。 原因是使用多层级索引展示数据更加直观,操作数据更加灵活,并且可以表示3维,4维乃至任意维度的数据。 一,多层级索引的创建 1,指定多维列表作为columns 2,使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引 可以使用pd.MultiIndex中...
L4,L5,L6 = ['C','D'],['c','d'],['cat','dog'] mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L4,L5,L6], names=('Big', 'Small', 'Other')) df_ex = pd.DataFrame(np.random.randint(-9,10,(8,8)), index=mul_index1, columns=mul_index2) df_ex 索引层的交换由swaplevel和reorde...
文章来源:Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(d...
列索引(Columns Names),指向的是每一个Series。 行是一条完整信息记录,索引在业务上一般不允许重复,好的索引能方便处理数据,重复的索引导入数据库可能出现限制,可以设置默认配置。 无论是行索引还是列索引,在 Pandas 里其实都是一个Index对象,都有类似的属性和方法。
列索引(Columns Names),指向的是每一个Series。 行是一条完整信息记录,索引在业务上一般不允许重复,好的索引能方便处理数据,重复的索引导入数据库可能出现限制,可以设置默认配置。 无论是行索引还是列索引,在 Pandas 里其实都是一个Index对象,都有类似的属性和方法。
MultiIndex 多级索引 A multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects. 一种多级别,或多层的Pandas索引对象。 pd.MultiIndex.from_arrays()把一个数组转换为一个多级索引。 例子: idx =pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm','warm','cold','cold'], ...
Styler 区分显示值和实际值,无论是数据值还是索引或列标题。要控制显示值,文本以字符串形式打印在每个单元格中,我们可以使用.format()和.format_index()方法根据格式规范字符串或接受单个值并返回字符串的可调用对象来操作。可以为整个表格、索引、单独的列或 MultiIndex 级别定义此功能。我们还可以覆盖索引名称。
MultiIndexquery()语法 你也可以像操作列一样使用带有MultiIndex的DataFrame的级别: In [242]: n = 10In [243]: colors = np.random.choice(['red', 'green'], size=n)In [244]: foods = np.random.choice(['eggs', 'ham'], size=n)In [245]: colorsOut[245]:array(['red', 'red', 'red...
data['num2'] = data['num'].map(lambda x: x * 2 if x >= 100 else x + 1 ) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. num2列根据num列生成。如果num列中的数值大于等于100,则乘以2;否则加1。 最后的输出结果为 country city num num2 ...