import pandas as pd df = pd.DataFrame() headers = ['Level 1', 'Level 2'] multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(headers)]) df.columns = multi_index 这样就在Dataframe中成功创建了一个包含两个级别的多级标题。 关于pandas的MultiIndex对象,它可以用于创建具有多级索引或多级列名的Dataframe...
当你使用链式索引时,索引操作的顺序和类型部分地确定结果是原始对象的切片,还是切片的副本。 pandas 有 SettingWithCopyWarning,因为在切片的副本上赋值通常不是有意的,而是由于链式索引返回了一个副本而预期的是一个切片引起的错误。 如果你希望 pandas 对链式索引表达式的赋值更加信任或不信任,你可以将选项 mode.chai...
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'], ['dog','falcon','fish','spider']], names=['blooded...
用法:MultiIndex.from_tuples(tuples, sortorder=None, names=None) 參數: tuples:每個元組是一個行/列的索引。 sortorder:排序級別(必須按該級別按字典順序排序) 返回:索引:MultiIndex 範例1:采用MultiIndex.from_tuples()函數使用python元組構造一個MultiIndex。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creatin...
In [74]: cols = pd.MultiIndex.from_tuples([(x, y) for x in ['A', 'B', 'C'] ...: for y in ['O', 'I']]) ...: In [75]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 6), index=['n', 'm'], columns=cols) In ...
“压缩”后的DataFrame或Series(具有MultiIndex作为索引), stack() 的逆操作是unstack(),默认情况下取消最后压缩的那个级别: 堆叠stack(),顾名思义就是把透视结果堆到一起。接下来我们把透视后堆叠的数据一步步展开unstack(): stacked.unstack() 及格人数平均分 专业科目 数学与应用数学线代 107.0 76.000000 高数 ...
Python | Pandas MultiIndex.from_tuples()Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中...
tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')] mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper','Lower')) mul_index pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) ...
在这些例子中,输出都是一样的:有两个指标(国家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame,还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。 「国家」和「年份」列是索引。 nlargest(10) 比 sort_values(ascending=False).head(10) 更有效。 另一个有趣的方法是 unstack:https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
dftemp=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2), index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(np.random.randint(1,5,30).reshape(-1,3))).sort_index() 1. 但是用赋值语句可以修改各层级索引的名字---可以只修改某一层级的索引的名字? #...