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'])
而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。 3.9K30 Pandas知识点-统计运算函数 使用DataFrame数据调用max()函数,返回结果为DataFrame中每一列的最大值,即使数据是字符串或object也可以返回最大值。...在Pandas中,数据的获取逻辑是“先列后行”,所以max()默认返回每一列的最大值,axis参数默认为0,...
value_name [标量, 默认为’value’]:是指用于” value”列的名称 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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df1=...
如果使用 expand=True ,Series 和 Index 调用者分别返回 DataFrame 和 MultiIndex 对象。使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。 3)案例分析 #按数字分割 s = pd.Series(['QQ1252号码','QQ1353加我','我389的']) s.str.spl...
index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 2) 显示构造 pd.MultiIndex.from_arrays(array) pd.MultiIndex.from_tuples(tuple) pd.MultiIndex.from_product(product) 2. 创建多层列索引(同行索引) 除了行索引index,列索引columns也能用同样的方法创建多层索引 ...
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 ...
每个DataFrame和Series都有一个Index- 这些是数据的行上的标签。SAS 没有完全类似的概念。数据集的行基本上是无标签的,除了在DATA步骤中可以访问的隐式整数索引(_N_)。 在pandas 中,如果没有指定索引,默认也会使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。使用标记的Index或MultiIndex可以实现复杂的分析...
【例 1】利用 replace() 函数和映射关系实现将水果数据框中水果标识替换成水果名称。 示例代码 test1.py 如下: importnumpy as npimportpandas as pd#创建水果标识与水果名称的映射关系fruits = {101:'orange',102:'apple',103:'banana'}#创建水果数据框DataFramedata = pd.DataFrame({'fru_No':[101,102,...
滚动应用以组织 - 将嵌套列表转换为 MultiIndex 框架 In [159]: df = pd.DataFrame( ...: data={ ...: "A": [[2, 4, 8, 16], [100, 200], [10, 20, 30]], ...: "B": [["a", "b", "c"], ["jj", "kk"], ["ccc"]], ...: }, ...: index=["I", "II", "III"...
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'))...