#inplace=True时返回删除后的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1,inplace=True) '4.drop函数在多级列表中的应用(实例copy自pandas官方帮助文档)‘#构建多级索引midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama','cow','falcon'], ['speed','weight','length
In [51]: def mklbl(prefix, n): ...: return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)] ...: In [52]: miindex = pd.MultiIndex.from_product( ...: [mklbl("A", 4), mklbl("B", 2), mklbl("C", 4), mklbl("D", 2)] ...: ) ...: In [53]: micolumns = pd...
从index移动到DataFrame的column: neighborhoods.reset_index(level=["Street","City"]).tail() 使用drop删除选中MultiIndex: neighborhoods.reset_index(level="Street",drop=True).tail() 5.2 添加索引 neighborhoods=neighborhoods.reset_index() 目前是纯数字索引: 使用set_index(key=)添加: neighborhoods.set_index...
.get_level_values(level):返回指定level的Index,用于MultiIndex。 .get_loc(key[, method, tolerance]):返回指定label处的下标,由key指定。其中method和tolerance参数见上述。如果method=None,且key指定的label找不到,则抛出异常。 .get_value(series, key):寻找Series指定label处的值。若key指定的label找不到,则...
一、Series 1.创建 (1)方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数: data:它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
Pandas中使用MultiIndex()方法创建多级索引,例如: # 创建一个拥有两层索引的数据框 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6,2)), index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']], columns=['col_1', 'col_2']) # 将数据框按照第...
importpandasaspd# 创建一个具有多级索引的DataFrameindex=pd.MultiIndex.from_tuples([('pandasdataframe.com','A'),('pandasdataframe.com','B')])data={'Column1':[1,2],'Column2':[3,4]}df=pd.DataFrame(data,index=index)print(df) Python ...
# 指定’班级‘、’姓名‘这两列为层级索引MultiIndex df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx',index_col=[1,0]) df 1. 2. 3. 也可以根据header参数指定哪行作为列名,或根据names参数自定义列名,具体见:https://www.cnblogs.com/xiaoshun-mjj/p/14538695.html ...
有些版本需要把里面的codes改成labels midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'], ... ['speed', 'weight', 'length']], ... codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], ... [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) df = pd.DataFrame(index=midx, columns=['big...
In [51]: def mklbl(prefix, n): ...: return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)] ...: In [52]: miindex = pd.MultiIndex.from_product( ...: [mklbl("A", 4), mklbl("B", 2), mklbl("C", 4), mklbl("D", 2)] ...: ) ...: In [53]: micolumns =...