multi_index_from_product = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]], names=['letter', 'number']) # 直接使用 pd.MultiIndex 构造函数创建 MultiIndex multi_index_direct = pd.MultiIndex(levels=[['A', 'B'], [1, 2]], codes=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], names...
groupby(level='公司').sum()) 输出: 收益额(亿元) 公司 公司A 12.0 公司B 7.8 MultiIndex 的应用场景 财务分析:按照公司和时间维度分析收益、成本等数据。 时间序列分析:按年、季度、月、日组织数据。 多维实验结果:如机器学习中不同模型、参数组合下的结果。 注意事项 MultiIndex 的操作复杂度较高,不适合...
d2=np.random.randint(0,100,size=(6,6))index=pd.MultiIndex.from_arrays([['1班','1班','1...
class pandas.MultiIndex(levels=None, labels=None, sortorder=None, names=None,copy=False, verify_integrity=True, _set_identity=True, name=None, **kwargs)参数: levels:一个数组的列表,给出了每一级的level。 labels:一个数组的列表,给出了每一级level的下标。第i级label是这样产生的: ...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.columns=df.columns.set_levels(df.columns.level[0].astype(int),level=0) 在正确使用这些工具,我们首先需要了解什么是levels和codes,而pdi允许你使用MultiIndex,就像level是普通的列表或NumPy数组一样。 levels和codes是通过将某一级别的常规标签列表分解成,以加快像透视、连接...
pandas教程：[9]MultiIndex用法 1 在pandas的DataFrame中经常使用多个索引，在pandas中成为MultiIndex对象，这篇文章介绍一下MultiIndex创建和使用方法：引入所有需要的模块创建两个<type 'numpy.ndarray'>对象，分别为colors和foods打印出这两个数组来查看一下，注意tm.choice创建的数组是随机的，你利用同样的...
MultiIndex([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)], ) 应用分层索引 下面示例讲解了如何在 DataFrame 中应用分层索引。 import pandas as pd import numpy as np #创建一个数组 arrays=[[0,0,1,1],['A','B','A','B']] ...
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。
MultiIndex([( 5,), (nan,), ( 2,), (nan,), (nan,), ( 5,)], ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,levels参数用来创建层级索引,这里只有一层,该层的索引值分别是 np.nan, 2, NaT, None, 5;codes表示按参数值对层级索引值排序(与 levels 中的值相对应),也就说 codes 中...
nbsp; if isinstance(level, str): if level not in names: raise ValueError(f'No level {level} in MultiIndex') level = names.index(level) if len(full_levels[level]...