df = df.sort_index(level=-2) df nums reset_index() 参数: ● drop:布尔值,默认为True。如果为True,则不将原索引添加为新列;如果为False,则将原索引添加为新列。 ● level:整数或索引标签的列表/元组,可选。仅对多级索引(MultiIndex)有效。指定要重置的索引级别。如果不指定,则重置所有级别。 ● col_...
重置索引也可以用于删除原始索引,如果数据集存在多级索引(MultiIndex),那么reset_index 可以用于移除多级索引的一个级别(level)或多个级别。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为T...
DataFrame({'收益额(亿元)': data}, index=index) print(df) MultiIndex 的主要操作 1. 选择数据 通过loc 方法可以按照多级索引的层次选取数据。 # 按公司选取数据 print(df.loc['公司A']) # 按公司和季度选取数据 print(df.loc[('公司A', 'Q1')]) 2. 重设索引 使用reset_index 方法可以将 ...
MultiIndex([('A786884', '*Brock'), ('A706918', 'Belle'), ('A724273', 'Runster'), ('A665644', nan), ('A682524', 'Rio')], names=['Animal ID', 'Name']) 默认情况下,reset_index() 方法参数 level (level=None) 会移除 MultiIndex 的所有级别: df_multiindex.reset_index() Output:...
,可以通过以下步骤实现: 1. 首先,使用`reset_index()`方法将MultiIndex转换为普通的DataFrame,这将把所有索引列转换为普通的列。 2. 然后,使用`duplicat...
MultiIndex是Pandas中的一种索引方式,它允许在一个轴上拥有多个层级的索引。在某些情况下,我们可能需要将MultiIndex转换为单个的DateTimeIndex,以便更方便地进行时间序列分析和操作。 要将MultiIndex转换为单个的DateTimeIndex,可以使用Pandas的reset_index()函数结合set_index()函数来实现。具体步骤如下: ...
从index移动到DataFrame的column: neighborhoods.reset_index(level=["Street","City"]).tail() 使用drop删除选中MultiIndex: neighborhoods.reset_index(level="Street",drop=True).tail() 5.2 添加索引 neighborhoods=neighborhoods.reset_index() 目前是纯数字索引: ...
index=pd.MultiIndex.from_tuples([('A','a'),('A','b'),('B','c'),('B', 'd')]) data=pd.DataFrame([1,2,3,4],index=index,columns=['values']) data.reset_index(level=1,inplace=True) ``` 输出结果如下: ``` level_1values Aa1 Ab2 Bc3 Bd4 ``` 可以看到,level参数指定为...
pandas(3):索引Index/MultiIndex 目录 一、索引概念 二、创建索引 ①导入数据时指定索引 ②导入数据后指定索引df.set_index() 三、常用的索引属性 四、常用索引方法 五、索引重置reset_index() 六、修改索引值(修改列名) 一、索引概念 “索引”类似一本书的目录(页码),通过目录(页码),让我们能快速找到...
此外,默认情况下,reset_index() 方法会从 MultiIndex 中删除所有级别并且不会影响原始 DataFrame 数据,而是创建一个新的 何时使用 Reset_Index() 方法 reset_index() 方法将 DataFrame 索引重置为默认数字索引,在以下情况下特别有用: 执行数据整理时——尤其是过滤数据或删除缺失值等预处理操作,会导致较小的 ...