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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
我们可以使用MultiIndex.from_product()函数创建一个MultiIndex，如下所示：# python 3.x import pandas ...
‘、'pd.DataFrame’、'np.ndarray‘、’nested‘、'numpy3D’、'pd_multiindex_hier‘、'df-list’、‘pd_multiindex_hier’,然后我检查了导入的.csv文件的数据类型并得到了"pandas.core.Frame.DataFrame",这是我以前从未见过的数据类型,显然与sktime兼容的pd.DataFrame不同。p 浏览14提问于2022-12-03...
to_numpy([dtype, copy, na_value])将DataFrame转换为NumPy数组。to_orc([path, engine, index, eng...
该格式不会为 DataFrame 写入Index 或MultiIndex,如果提供了非默认的索引,则会引发错误。您可以使用 .reset_index() 存储索引,或使用 .reset_index(drop=True) 忽略它。 不支持重复的列名和非字符串的列名 不支持对象数据类型列中的实际 Python 对象。在尝试序列化时,这些将引发一个有用的错误消息。 查看完...
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...
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...
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...
# 常用方法 df.index.astype('int64') # 转换类型 df.index.isin() # 是否存在,见下方示例 df.index.rename('number') # 修改索引名称 df.index.nunique() # 不重复值的数量 df.index.sort_values(ascending=False,) # 排序,倒序 df.index.map(lambda x:x+'_') # map函数处理 df.index.str.repla...
expand : 布尔值,默认为False.如果为真返回数据框(DataFrame)或复杂索引(MultiIndex);如果为假,返回序列(Series)或者索引(Index) df.stack() 将列索引变成行索引,默认将最里层的列索引变成行索引 df.unstack() 默认将最里层行索引变成列索引 DateFrame修改列名 rename ...