比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','...
multi_index_from_tuples = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=['letter', 'number']) # 通过产品创建 MultiIndex multi_index_from_product = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]], names=['letter', 'number']) # ...
multi_index_from_arrays = pd.MultiIndex.from_arrays([['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]], names=['letter', 'number']) # 通过元组的列表创建 MultiIndex multi_index_from_tuples = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=[...
2、按照index排序:sort_index(asceding,inplace,ignore_index)Note:这两个函数的ignore_index可以起到重新设置index的作用,故无需再调用reset_index() 五、重设Index与Columns_name 1、重设Index行标签: 方法一:df.index=自定义的索引值np数组(列表) 方法二:df.set_index(keys,drop,inplace):把现有的列(...
MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比,通常在 pandas 对象中存储轴标签。您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创...
Multi-index允许你在你的索引中选择多个行和列。它是pandas对象的一个多级或分层的对象。现在有各种多索引的方法,如MultiIndex.from_arrays,MultiIndex.from_tuples,MultiIndex.from_product,MultiIndex.from_frame,等,这些方法帮助我们从数组、图元、数据帧等创建多个索引。
print(type(ser_obj.index))print(ser_obj.index) 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]]) ...
# 从元组列表创建多层索引index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1','A'),('Group1','B'),('Group2','A'),('Group2','B')],names=['Group','Type'])data={'Value':[10,20,30,40]}multi_df=pd.DataFrame(data,index=index)print(multi_df)""" ...
多级索引(Multi-Level Index)是指序列(Series)或数据框(DataFrame)有多个索引,多级索引类似于二维关系表,也就是说,Series或DataFrame有一个类似于DataFrame结构的索引。 最常用的索引是整数索引、分类索引和日期索引。 一,基础函数 用于创建索引的最基础的构造函数: ...
第二部分. Series 和 Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组成部分。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在降低(你可以在不知道Series是什么的情况下完美地解决许多实际问题),但如果不首先学习Series和Index,你可能很难理解DataFrame是如何工作的。