MultiIndex.names:MultiIndex中的级别名称 MultiIndex.levels: MultiIndex.labels: MultiIndex.nlevels:此MultiIndex中的整数级别。 MultiIndex.levshape:每个级别长度的元组。 MultiIndex 组件 MultiIndex.set_levels(levels[, level, …]):在MultiIndex上设置新级别。 MultiIndex.set_labels(labels[, level, …]):在MultiInd...
您可以选择MultiIndex的level,但目前这些方法没有类似的subset应用程序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 [29]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 s2.map_index(lambda v: "color:pink;" if v>4 else "color:darkblue;", axis=0) s2.apply_index(lambda s: np.where(s.isin...
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...
运行结果: <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'> MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2.选取子集 根据索引获取数据。因为现在有两层索引,当...
pandas 在MultiIndex中设置级别值这有点古怪，但你可以用.index.set_levels做到这一点：...
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US','US','US','JP','JP'], [1,3,5,1,3]], names=['cty','tenor']) columns MultiIndex(levels=[['JP', 'US'], [1, 3, 5]], labels=[[1 , 1, 1, 0, 0], [0 , 1, 2, 0, 1]], ...
MultiIndex(levels=[[u'a', u'b', u'c', u'd'], [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 1]]) 对于一个层次化索引的对象选取数据子集操作: data['b'] data['b':'c'] ...
如何在Pandas MultiIndex中增加一个级别？您可以创建新的MultiIndex.from_tuples并分配：...
levels:序列列表,默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别(唯一值)。否则,它们将从键推断。 names:结果层次索引中的级别的名称。 verify_integrity:检查新连接的轴是否包含重复项 df1 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4))df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))pd.concat([df1,df2]) ...
如何在Pandas MultiIndex中增加一个级别？您可以创建新的MultiIndex.from_tuples并分配：...