本文将介绍一些pandas的高级操作,包括多级索引(MultiIndex)、窗口函数(Window Functions)、数据透视表与复杂聚合、数据合并与连接、高级数据变换以及时间序列数据的高级处理。 1. 多级索引(MultiIndex) 多级索引(MultiIndex)是pandas中一个非常有用的功能,它允许我们在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。这
3 使用 pd.MultiIndex.from_frame 创建多重索引 1)创建一个普通的 DataFrame df = pd.DataFrame( [ # 年级,班级 ("one", "1"), ("one", "1"), ("one", "2"), ("one", "2"), ("two", "1"), ("two", "1"), ("two", "2"), ("two", "2"), ], columns=["grade", "clas...
通过MultiIndex访问DataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),而且语法很好,很熟悉。 Columns - 通过常规方括号 行和单元格--使用.loc[] 现在,如果想选择俄勒冈州的所有城市,或者只留下有人口的那一列怎么办?Python的语法在这里施加了两个限制: 没有办法区分df['a', 'b']和df[('a...
查看DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 查看DataFrame中的列MultiIndex print(df.columns) 使用多行来访问、修改或操作DataFrame中的列MultiIndex: 代码语言:txt 复制 # 使用多行来访问列MultiIndex中的某一列 col1_values = df[('A', 'one')] print(col1_values) # 使用多行来修改列MultiIndex...
从pandas MultiIndex 中选择列 我有带有 MultiIndex 列的 DataFrame,如下所示: # sample data col = pd.MultiIndex.from_arrays([['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'], ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']]) data = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), columns=col)...
当然,此方法也可以应用于 MultiIndex 列“df.columns.to_frame()” (2认同) Sam*_*yer 6 我从cxrodgers 答案中做了一个小功能,恕我直言,这是最好的解决方案,因为它纯粹在索引上工作,独立于任何数据帧或系列。 我添加了一个修复:该to_frame()方法将为没有索引级别的索引级别发明新名称。因此,新索引将...
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('level1', 'col1'), ('level1', 'col2'), ('level2', 'col1'), ('level2', 'col2')]) df.columns = columns ``` 最后,查看DataFrame: ```python print(df) ``` 输出结果: ``` level1 level2 col1 col2 col1 col2 row1 1 4 2 5 row2...
columns=['first', 'second']) #然后使用 from_frame()创建分层索引。 index = pd.MultiIndex.from_frame(df) #将index应用于Series s=pd.Series(np.random.randn(4), index=index) print(s) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出结果: ...
pandas 重命名MultiIndex列 复合列名不好引用,我们想重新命名,假如有如下表: 我们直接使用重命名 card_state_nouse = card_state_nouse.rename(columns={('ref_id','count'):'weijihuo_count',('creditlimitamount','sum'):'weijihuo_amount',\