# sort the 0th level in descending order.midx.sortlevel(level =0, ascending =False) 输出: 从输出中可以看到,该函数返回了一个新对象,该对象的第0级按降序排列。 范例2:采用MultiIndex.sortlevel()函数以升序对MultiIndex的第一级进行排序。 # importing
applymap(f2)) 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 -0.06 0.84 -1.85 -1.98 1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61 2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53 3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21 4 -0.56 0.52 -2.01 0.06 排序 1. 索引排序 sort_index() 排序默认使用升序排序,ascending=...
pd.MultiIndex.from_product是 Pandas 中用于创建 多重索引(MultiIndex) 的一种方法,特别适合你要构建 笛卡尔积 的情形,比如所有组合作为索引。 from_arrays已经是平铺的列表结构[['A','A','B'], [1,2,1]] from_tuples已经是成对的结构[('A',1), ('A',2), ('B',1)] from_product自动生成组合(...
Pandas中使用MultiIndex()方法创建多级索引,例如: # 创建一个拥有两层索引的数据框 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6,2)), index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']], columns=['col_1', 'col_2']) # 将数据框按照第...
pandas(3):索引Index/MultiIndex 目录 一、索引概念 二、创建索引 ①导入数据时指定索引 ②导入数据后指定索引df.set_index() 三、常用的索引属性 四、常用索引方法 五、索引重置reset_index() 六、修改索引值(修改列名) 一、索引概念 “索引”类似一本书的目录(页码),通过目录(页码),让我们能快速找到...
()# 不重复值的数量df.index.sort_values(ascending=False)# 排序,倒序df.index.to_frame(index=False)# 转成 DataFramedf.index.unique()# 去重df.index.value_counts()# 去重分组统计df.index.where(df.index=='林*')# 筛选,查看是否由该行记录df.index.max()# 最大值df.index.map(lambdax:x+'_...
('y','b'),('z','a')],names=['first','second'])df=pd.DataFrame(data,index=index)# 自定义排序函数defcustom_sort(x):ifx=='a':return1elifx=='b':return2else:return0# 对第二个索引级别进行自定义排序df_sorted=df.sort_index(level='second',key=lambdax:x.map(custom_sort))print(df...
3.常见的Index种类 Index,索引 Int64Index,整数索引 MultiIndex,层级索引 DatetimeIndex,时间戳类型 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Pandas索引操作---重新索引 二.索引的 一些基本操作 1.重新索引 2.增 3.删 4.改 5.查 1. 2. 3. 4. 5. 6. #1.reindex 创建一个符合新索引的新对象 ps2 = ps...
fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None, xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, secondary_y=False, mark_right=True, **kwds)#参数介绍x和y:表示标签或者位置,用来指定显示的索引,默认为Nonekind:表示绘图的类型,默认为line,折线图 ...
array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])array([10, 12, 12, 16])3. clip()Clip() 用于将值保留在间隔的数组中。有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。x = np.array([3, 17, 14, 23,...