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 过滤查询用起来比较简单,...
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...
pivot(index='date', columns='gender', values='score') # 将宽格式数据重塑为长格式数据 df.melt(id_vars='date', value_vars=['math_score', 'biology_score', 'english_score']) 19. 多级索引 多级索引可以帮助我们处理多维数据,常见的多级索引实现方式为层次化索引。Pandas中使用MultiIndex()方法创建...
使用replace()函数,对values进行映射操作 Series替换操作replace() 单值替换 普通替换 s.replace(to_replace=2,value='two',inplace=True) 字典替换(推荐) s.replace(to_replace={2:'two'},inplace=True) 多值替换 列表替换 s.replace(to_replace=[1,5],value=['one','five']) 字典替换(推荐) s.repl...
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...
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']]) ...
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...
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}}) ...
Python program to replace all values in a column, based on condition# Importing pandas package import pandas as pd # creating a dictionary of student marks d = { "Players":['Sachin','Ganguly','Dravid','Yuvraj','Dhoni','Kohli'], "Format":['ODI','ODI','ODI','ODI','ODI','ODI']...
stack() 和 unstack() 主要用于处理具有多级索引 (MultiIndex) 的 DataFrame,在宽格式 (wide format) 和长格式 (long format) 数据之间进行转换。 stack(): 将 DataFrame 的列“堆叠”到索引中,通常会使 DataFrame 变得更“长”(行数增加,列数减少)。