MultiIndex 组件 MultiIndex.set_levels(levels[, level, …]):在MultiIndex上设置新级别。 MultiIndex.set_labels(labels[, level, …]):在MultiIndex上设置新标签。 MultiIndex.to_hierarchical(n_repeat[, n_shuffle]):返回重新整形的MultiIndex以符合n_repeat和n_shuffle给出的形状。 MultiIndex.to_frame([index...
MultiIndex(levels=[['x','y'], ['four','one','three','two']], labels=[[0, 0, 1, 1], [1, 3, 2, 0]])# display column indexinfo.columns 输出: MultiIndex(levels=[['num1','num2','num3'], ['green','red']], labels=[[0,1,2], [1,0,1]]) 交换和排序级别 我们可以...
"one", "two", "one", "two"],...: ]...:In [48]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])In [49]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)In [50]: sOut[50]:first
如果MultiIndex 级别名称为 None,则可以通过 level_n 关键字自动使用 level_n 选择MultiIndex 的级别。 代码语言:javascript 复制 In [526]: index = pd.MultiIndex( ...: levels=[["foo", "bar", "baz", "qux"], ["one", "two", "three"]], ...: codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3,...
+ `set_names()`、`set_labels()` 和 `set_levels()` 方法现在都接受一个可选的 `level` 关键字参数,用于修改 MultiIndex 的特定级别。另外,当操作 `Index` 或 `MultiIndex` 的特定级别时,`set_names()` 现在接受一个标量字符串值([GH 7792](https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/7792)) ...
MultiIndex Pandas对象的多级或分层索引对象 IndexSlice 创建对象以更轻松地执行多索引切片 多指标构造函数 MultiIndex.from_arrays(arrays[, sortorder, …]) 将数组转换为多索引 MultiIndex.from_tuples(tuples[, sortorder, …]) 将元组列表转换为多索引 ...
first second 0 bar one 1 bar two 2 foo one 3 foo two ''' index = pd.MultiIndex.from_frame(df) pd.Series(np.random.randn(4), index=index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 多层索引操作 index_arrays = [[1, 1, 2, 2], ['男', '女', '男', '女'...
group by时如果对两个及以上字段同时使用聚合函数,index会变成multiindex,即多层索引。同样的情况在使用pivot_table后也会出现。产生多层索引时,有时需要将其“拍平”合并为1层。 #多层列名变1层 看一个例子,如图 w.columns =[s1 +'_'+ str(s2) for (s1,s2) in w.columns.tolist()] #把两层列名合并...
pandas.MultiIndex.set_codes pandas.MultiIndex.to_flat_index pandas.MultiIndex.to_frame pandas.MultiIndex.sortlevel pandas.MultiIndex.droplevel pandas.MultiIndex.swaplevel 方法。 pandas.MultiIndex.reorder_levels pandas.MultiIndex.remove_unused_levels pandas.MultiIndex.drop pandas.MultiIndex.copy pandas.MultiIndex...
If we also have a MultiIndex on columnsAandB, we can group by all but the specified columns In [10]: df2 = df.set_index(["A","B"]) In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In [12]: grouped.sum() ...