解除堆叠,也称为透视,用MultiIndex生成DataFrame的系列。update(other) 使用所传递的系列的值,在原地修改系列。value_counts([normalize, sort, ascending, ...]) 返回一个包含唯一值计数的系列。var([axis, skipna, ddof, numeric_only]) 返回请求的轴上的无偏方差。view([dtype]) 创建一个系列的新视图。
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),让我们能快速找到想看的...
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) index 注:将数据转为MultiIndex结构,即从字面上理解为多索引结构 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B']) df df2 = df[:4] 注:取出前四行数据 stack()方法“压缩”DataFrame的列...
defrename_columns(df, columns, inplace=False):"""Rename dataframe columns. Parameters --- df : pandas.DataFrame Dataframe. columns : dict-like Alternative to specifying axis. If `df.columns` is :obj: `pandas.MultiIndex`-object and has a few levels, pass equal-size tuples. Returns ---...
取消堆叠会将行索引的最后一级移动到列索引的新级别,从而导致列具有MultiIndex。 以下内容演示了此索引的最后一层(索引的axis层): 要取消堆叠其他级别,请使用level参数。 以下代码将第一层(level=0)解除堆叠: 通过将级别列表传递到.unstack()可以同时取消堆叠多个级别。 此外,如果已命名级别,则可以通过名称而不是位...
df3.columns=MultiIndex([('A', ''),('B', '')]) Installed Versions commit :a671b5a python : 3.12.1.final.0 python-bits : 64 OS : Linux OS-release : 5.15.133.1-microsoft-standard-WSL2 Version :SMP Thu Oct 5 21:02:42 UTC 2023 ...
index_tuples=[] for distance in ["near", "far"]: for vehicle in ["bike", "car"]: index_tuples.append([distance, vehicle]) index = pd.MultiIndex.from_tuples(index_tuples, names=["distance", "vehicle"]) df = pd.DataFrame(index=["city"], columns = index) d = {(x,y):my_...
首先需要MultiIndex列: df = pd.DataFrame(data, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(cols)) #if nott create it #df = pd.Dataframe(data, columns=cols) #df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns) 对于每个第一级值,测试GroupBy.transform是否缺少所有值,然后测试DataFrame.any是否每个列至少有...
API 更改 现在支持在 MultiIndex 中超出词典排序深度的索引,尽管词典排序的索引性能更好。 (GH 2646) In [1]: df = pd.DataFrame({'jim':[0, 0, 1, 1], ...: 'joe':['x', 'x', 'z', 'y'], ...: 'jolie':np.random.rand(4)}).set_index(['jim', 'joe']) ...
02.字段重置 # 字段重置 df.columns = ["序号","商品名称","销售数量"] df 03.索引重命名 # ...