以下代码中index1.get_level_values(0)输出的元素值是? import pandas as pd index1 = pd.MultiIndex.from_tuples( [('A', 1), ('B', 2), ('C', 3)], names=['letter', 'number'] ) print("【显示】多级索引:\n",index1) print("【执行】index1.get_level_values('letter')") print(i...
用法: MultiIndex.get_level_values(level)返回请求级别的标签值向量。返回向量的长度等于索引的长度。参数: level:整数或字符串 level 是层在 MultiIndex 中的整数位置,或者是层的名称。 返回: values: index 值是转换为单个Index(或其子类)的此 MultiIndex 的级别。
函数定义 1 MultiIndex.get_level_values(level) Return vector of label values for requested level.Length of returned vector is equal to the length of the index. 函数参数 level:int or str level is eitherthe integer position of the levelin the MultiIndex, orthe name of the level. Returns: val...
get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 # 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1)# 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0)# 查找行的一级索引 df.columns.get_level_values(level=1)# 查找列的二级索引 df.columns.get_level_values(level=0)# 查找列的一级...
对于多层级索引来说,可以按照不同的level层级有多种的操作,包括了查询、删除、修改、排序、互换、拼接、拆分等。 这些操作对行(index)、列(columns)索引均适用。 01 按层级查询索引 get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 # 按层级获取索引 ...
另外可以通过pandas.MultiIndex.get_level_values(level)方法获取特定级别标签值 的向量,这个向量的长度将等于索引的长度。参数level 是级别在MultiIndex中的整 数位置,或者是级别的名称: print(use_df.index.get_level_values(0))print(use_df.index.get_level_values('number'))print(use_df.index.get_level_va...
pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了MultiIndex对象来处理多级索引。如果需要修改pandas MultiIndex的子集,可以使用以下方法: 选择特定的索引层级:可以使用get_level_values方法选择特定的索引层级。该方法接受一个整数参数,表示要选择的索引层级的位置。例如,df.index.get_level_values(0)将返回第一个索引层级的值。
有一种解决方法,可以在每个所需的列上使用 get_level_values 和zip 它们一起使用: 例如: a_list = df.index.get_level_values('a').values c_list = df.index.get_level_values('c').values print([i for i in zip(a_list,c_list)]) [(1, 10), (1, 11), (1, 12), (2, 13), (2...
从MultiIndex中获得index,采用get_level_values(): # The two lines below are equivalentneighborhoods.index.get_level_values(1)neighborhoods.index.get_level_values("City") # The two lines below are equivalentneighborhoods.columns.get_level_values(0)neighborhoods.columns.get_level_values("Category") ...
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),语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。 01列索引筛选 代码语言:javascript 复制 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023']df['2023']# 同时筛选列一二级索引