map 使用输入的对应关系映射Series的值,对应关系(arg)可以是dict, Series, 或function. 这也是pandas中使用频率最高的一个函数。 最常用的是匿名函数lambda: map()函数还可以应用于索引,需要注意的是,如果函数返回的元组包含多个元素,则将返回MultiIndex 除了运算之外,我们还经常使用map和lambda进行数字格式转化 小数转...
行索引(Label index),是一条完整数据的索引,通过这个索引,能快速取出对应的某条数据记录。 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...
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...
在处理这种情况时,可以使用df.columns.duplicated()方法检查是否存在重复列名,并使用df.columns = df.columns.map(lambda x: f"{x[0]}_{x[1]}" if x[0] == x[1] else x)将重复列名进行重命名。 列名顺序:MultiIndex DataFrame中的列名顺序可能会影响一些操作的结果。在处理这种情况时,可以使用df = df...
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。
apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0 1 2 3 0 -0.062413...
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'], ...
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的...
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。
使用MultiIndex 读取列 通过为 header 参数指定行位置列表,您可以读取列的 MultiIndex。指定非连续行将跳过介于其间的行。 In [211]: mi_idx = pd.MultiIndex.from_arrays([[1, 2, 3, 4], list("abcd")], names=list("ab")) In [212]: mi_col = pd.MultiIndex.from_arrays([[1, 2], list("ab...