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...
...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象,将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...函数应用和映射 NumPy的ufuncs(元素级数组方法)也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7...层次化索引 层次...
从技术上讲,具有多个层次结构的 Pandas 索引称为MultiIndex。 以下代码演示了使用sp500数据通过MultiIndex创建和访问数据。 假设我们要通过Sector和Symbol的值来组织此数据,以便我们可以基于来自两个变量的值的组合来有效地查找数据。 我们可以使用以下代码将Sector和Symbol的值移动到MultiIndex中,以完成此操作: [外链图片转...
3) 使用MultiIndex.from_tuples创建多重索引 index=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=["grade","class"])print(index) pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["grade", "class"])用来创建一个多重索引(MultiIndex),每个元组的第一个元素是年级,第二个元素是班级。 names=["grade", "class"]表...
如果True ,返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果False ,则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex:布尔值,默认无。确定 passed-in 模式是否为正则表达式: 如果True ,假设 passed-in 模式是正则表达式 如果False ,则将模式视为文字字符串。 如果None...
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) 通过打印mul_index可以看出,上述三种方式都是通过内部自动转换成元组来创建的。 1.2 from_product L1和L2两两相乘 L1 = ['A','B'] L2 = ['a','b'] pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper','Lower'))...
MultiIndex 多级索引 A multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects. 一种多级别,或多层的Pandas索引对象。 pd.MultiIndex.from_arrays()把一个数组转换为一个多级索引。 例子: idx =pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm','warm','cold','cold'], ...
col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动: 复制 import pandasaspddf1 = pd.DataFrame({'city': {0:'a', 1:'b', 2:'c'},'day1': {0: 1, 1: 3, 2: 5},'day2': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})df1 ...
extractall方法返回每个匹配。extractall的结果始终是具有其行上的MultiIndex的DataFrame。MultiIndex的最后一级命名为match,表示主题中的顺序。 In [121]: s.str.extractall(two_groups)Out[121]:letter digitmatchA 0 a 11 a 2B 0 b 1C 0 c 1 当Series 中的每个主题字符串正好有一个匹配时, ...
col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动: importpandasaspd df1=pd.DataFrame({'city': {0:'a',1:'b',2:'c'}, 'day1': {0:1,1:3,2:5}, 'day2': {0:2,1:4,2:6}}) ...