我们既可以使用rename,也可以使用columns=[],这二者的区别是,前者可以只修改某个列名,二后者必须给出全部的列名,当列名很多时候,前者就很有价值 还需要主要一下to_flat_index 的用法 2021.02.22补充 defflatten_multi_index(multi_index, join_str='_'):"""把 MultiIndex 展平为 1 维。返回一维 Index 参数:...
"two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two')], names=['first', 'second']) 作...
在使用 pandas 的过程中经常会用到修改列名称的问题,会用到 rename 或者 reindex 等功能,每次都需要去查文档 当然经常也可以使用 df.columns重新赋值为某个列表 用rename 则可以轻松应对 pandas 中修改列名的问题 导入常用的数据包 importpandasaspdimportnumpyasnp 构建一个 含有multiIndex的 Series arrays = [['ba...
rename和rename_axis都支持指定字典、Series或映射函数来将标签/名称映射到新值。 在直接使用Index对象而不是通过DataFrame时,可以使用Index.set_names()来更改名称。 In [96]: mi = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], ["a", "b"]], names=["x", "y"]) In [97]: mi.names Out[97]: Frozen...
可以使用df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})方法来修改列名。 MultiIndex DataFrame的应用场景包括但不限于: 多维数据分析:MultiIndex DataFrame可以方便地处理多维数据,例如时间序列数据、多因素数据等。 分类数据分析:MultiIndex DataFrame可以用于对数据进行分类和分组,方便进行统计和分析。 多级索引数据存储...
通常情况下,它是透明的,这就是为什么不能直接写df.City.name = ' city ',而必须写一个不那么明显的df.rename(columns={' A ': ' A '}, inplace=True) Index有一个名称(在MultiIndex的情况下,每个级别都有一个名称)。不幸的是,这个名称在Pandas中没有得到充分使用。一旦你在索引中包含了这一列,就不...
我有一个包含数据的pandas DataFrame,和一个包含多层列名称的MultiIndex对象。有没有一种方法可以使用该multiindex对象将列名重命名为链的一部分? [我知道我可以使用“ pandas.DataFrame.columns”赋值来重命名列,但这将需要一个单独的语句,这将中断链。 有一种用于索引的模拟方法:“ pandas.DataFrame.set_index”。
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...
使用数组 :pd.MultiIndex.from_arrays data_cp.columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['温度','温度','湿度','湿度','光照强度','光照强度'], ['上午','下午','上午','下午','上午','下午']]) 使用tuple :pd.MultiIndex.from_tuples data_cp.columns=pd.MultiIndex.from_tuples([("温度",'上午')...
让我们首先创建一个带有 MultiIndex 的 DataFrame: In [60]: arrays = [ ...: ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"], ...: ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"], ...: ] ...: In [61]: index = pd.MultiIndex.from_a...