Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库,它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,其中包括DataFrame,它是一种二维的表格型数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。 在Pandas中,可以使用MultiIndex来创建具有多级索引的DataFrame。MultiIndex是指在一个DataFrame中,可以对某一列或多列进行分级索引,使得数据的层次结构更加...
importpandasaspd# 创建一个具有多级索引的DataFrameindex=pd.MultiIndex.from_tuples([('pandasdataframe.com','A'),('pandasdataframe.com','B')])data={'Column1':[1,2],'Column2':[3,4]}df=pd.DataFrame(data,index=index)# 访问第一级索引为'pandasdataframe.com'的所有数据result=df.loc['pandasd...
tupleize_cols:一个布尔值,如果可能则尽量创建MultiIndex对象Index对象负责管理轴label和其他元数据(比如轴name)。构建Series/DataFrame时,传给index/columns关键字的任何数组或者序列都将被转化成一个Index。Index 对象是immutable,因此用户无法对其进行修改。这样才能够使得Index对象在多个数据结构之间安全共享。2...
MultiIndex DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,它是一个具有多级索引的二维表格。在MultiIndex DataFrame中,列名可以是一个包含多个层级的元组,每个层级可以有自己的名称。 奇怪的行为可能指的是在处理MultiIndex DataFrame时出现的一些意外结果或行为。以下是一些可能导致奇怪行为的情况: 列名重复:如果MultiIndex DataFrame...
这正确地设置了A的第三个值。我相信这也是设置dataframe切片的正确方法。 A B a NaN 2.0 b NaN 3.0 c 10.0 4.0 d 4.0 5.0 e 5.0 6.0 接下来,考虑一个带有multi-index的示例。 d = pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]], index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1,...
--- agg/aggregate 聚合(agg/aggregate)在特定轴(列)上应用一或多个操作(函数) --- transform 调用函数在每个分组上产生一个与原df相同索引的DataFrame,整体返回与原来对象拥有相同索引且 已填充了转换后的值的DataFrame Series对象的函数 --- map 使用输入的对应关系映射Series的值,对应关系(arg)可以是dict, ...
2.MultiIndex的结构 .name为普通属性,返回MultiIndex的名字。同Index .values/._values为property属性,返回MultiIndex的内部数据的视图。同Index ._data为None,这里是与Index不同。 .shape为property属性,返回内部属性的形状 。同Index ._engine为标签映射管理器,它负责管理label和下标之间的映射。同Index ...
df.index.to_frame(index=False) # 转成 DataFrame df.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(lambda x:x+'_') # 批量处理索引 ...
4.MultiIndex可在 column 上设置 indexs 的多层索引 我们可以使用MultiIndex.from_product()函数创建一个...
DataFrame.applymap(self, func) 1. 2. 定义一个函数fun,使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维数组上,通常fun函数是由聚合函数构成的。 f=lambda x: x.max()-x.min df.apply(f) 1. 2. 定义一个函数foo,使用applymap()函数把函数foo应用于DataFrame对象的各个元素上, ...