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']) # ...
index()是一种 pandas DataFrame 方法,它将索引值作为列传输到 DataFrame 中。该参数的默认设置是drop=False(这会将索引值保留为列)。 您只需在 DataFrame 的名称后调用.reset_index()即可: df = df.reset_index()
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']) # ...
比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','...
sort_index 你甚至可以通过设置一个相应的Pandas option 来完全禁用可视化分组:pd.options.display.multi_sparse=False。 类型转换 Pandas (以及Python本身)对数字和字符串有区别,所以在数据类型没有被自动检测到的情况下,可以将数字转换为字符串: 代码语言:javascript ...
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。
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(列组合则是多级索引multiIndex)或者一个长度正确的array设置为index 方法三:df.reset_index(drop,inplace):重新设置索引,即变成0、1、2、3...
1.访问 MultiIndex 的层:`multi_index.levels`和`multi_index.labels`。 2.获取 MultiIndex 的层数:`multi_index.nlevels`。 3.设置 MultiIndex 的层数:`multi_index.set_levels()`和`multi_index.set_labels()`。 4.删除 MultiIndex 的层:`multi_index.drop()`。 5.复制 MultiIndex:`multi_index.copy()...
multi_index: MultiIndex 对象 join_str: str, 连接第一层和第二层 label 的字符串 返回: --- index: 展平后的 index 对象。"""label0=multi_index.get_level_values(0) label1= multi_index.get_level_values(1) index= [i + join_str + jfori,jinzip(label0, label1)]returnpd.Index(index)...
Python Copy 输出 这将产生以下输出− 多标记索引...MultiIndex([ (1,'John'), (2,'Tim'), (3,'Jacob'), (4,'Chris'), (5,'Keiron')],names=['ranks','student'])Multi-index中级别名称...['ranks','student'] Python Copy