用法:MultiIndex.from_tuples(tuples, sortorder=None, names=None) 參數: tuples:每個元組是一個行/列的索引。 sortorder:排序級別(必須按該級別按字典順序排序) 返回:索引:MultiIndex 範例1:采用MultiIndex.from_tuples()函數使用python元組構造一個MultiIndex。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creatin...
midx=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=('Age','Name')) # Print the MultiIndex print(midx) 输出: 正如我们在输出中看到的,该函数使用元组创建了一个 MultiIndex 对象。示例 #2:使用 MultiIndex.from_tuples() 函数使用 python 元组构造一个 MultiIndex。 # importing pandas as pd importpandasaspd ...
df.index.sort_values(ascending=False) # 排序,倒序 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+'_'...
pd.MultiIndex.from_arrays(array) pd.MultiIndex.from_tuples(tuple) pd.MultiIndex.from_product(product) 2. 创建多层列索引(同行索引) 除了行索引index,列索引columns也能用同样的方法创建多层索引 3. 多层索引对象的索引与切片操作 1)Series的操作 s['1班'] # 显式索引 s.loc['1班'] # 显式索引 s[...
“压缩”后的DataFrame或Series(具有MultiIndex作为索引), stack() 的逆操作是unstack(),默认情况下取消最后压缩的那个级别: 堆叠stack(),顾名思义就是把透视结果堆到一起。接下来我们把透视后堆叠的数据一步步展开unstack(): stacked.unstack() 及格人数平均分 专业科目 数学与应用数学线代 107.0 76.000000 高数 ...
写时复制 将成为 pandas 3.0 的新默认值。这意味着链式索引永远不会起作用。因此,SettingWithCopyWarning将不再必要。有关更多上下文,请参见此部分。我们建议打开写时复制以利用改进
很多dataframe在处理后,是以multiindex形式存在的,如describe,pivottable。同样可以通过多重索引进行删减改查的操作。 创建 row One_X One_Y Two_X Two_Y 0 0 1.1 1.2 1.11 1.22 1 1 1.1 1.2 1.11 1.22 2 2 1.1 1.2 1.11 1.22 # 设置索引标签 ...
1 多层索引(MultiIndex) Pandas的多层索引(MultiIndex)允许你在一个DataFrame的行或列上拥有多个层次化的索引,这使得你能够处理更复杂的数据结构,例如多维时间序列数据或具有层次结构的数据。以下是多层索引的详细说明和示例: 1.1 创建多层索引 你可以使用多种方式来创建多层索引,包括从元组、列表或数组创建,或者通过设置...
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...
You can think of MultiIndex as an array of tuples where each tuple is unique. 一个较有效的角度,是将MultiIndex看成一个多层组合key。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> arrays = [[0, 0, 1, 1], ['red', 'blue', 'red', 'blue']] >>> mi = pd.MultiIndex....