values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np.arange(2010,2020)groups=['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']df=pd.DataFrame({'group':groups,'year':years,'value_1':values
首先生成一段df: values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np.arange(2010,2020)groups=['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']df=pd.DataFrame({'group':groups,'year':years,'value_1':values_1,'value_2':values_2})df 过滤查...
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 3. 多层索引对象的索引与切片操作 1)Series的操作 s['1班'] # 显式索引 s.loc['1班'] # ...
values -- 值 ndarray.T -- 转置 head() -- 前几行(括号里面如果不指定参数,默认是5行) tail() -- 后几行(括号里面如果不指定参数,默认是5行) 1.4MultiIndex与Panel MultiIndex是多级或者分层索引对象。它是新的三维数组存储方式,通过index获取所有的索引。 index属性: names:levels的名称。 levels:每个level...
显示构造pd.MultiIndex.from_ 使用数组方式 创建了一个索引对象,该索引对象为二层索引 indexObj = pd.MultiIndex.from_arrays([['qz','qz','qm','qm'],['chinese','math','chinese','math']]) 创建DF对象 DataFrame(data=np.random.randint(80,100,size=(2,4)),index=['tom','jar'],columns=inde...
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...
1.2 显示构造pd.MultiIndex.from_ 1.2.1 使用数组 1.2.2使用product (最简单,推荐使用) import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame col=pd.MultiIndex.from_product([['qizhong','qimo'],['chinese','math']]) ...
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}}) ...
1. sort_values(by=,ascending=) 对内容进行排序 by:根据单个键或者多个键(优先级从前到后)进行排序,默认升序 ascending=True ascending=False,降序 print(data.sort_values(by='2022-02-01', ascending=False)) print(data.sort_values(by=['2022-02-01', '2022-02-02'], ascending=False)) 1. 2. ...
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...