In [31]: df[["foo", "qux"]].columns.to_numpy() Out[31]: array([('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')], dtype=object) # for a specific level In [32]: df[["foo", "qux"]].columns.get_level_values(0) Out[32]: Index(['foo', 'f...
columns = df.columns.reorder_levels([' M ', ' L ', ' K '])其中[' M ', ' L ', ' K ']是层的期望顺序。 通常,使用get_level和set_level对标签进行必要的修复就足够了,但如果你想一次对多索引的所有级别应用转换,Pandas有一个(命名不明确)函数rename接受一个dict或一个函数: 至于重命名级别,...
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
reindex()也可以用来调整列的顺序,这时需要设定axis参数为'columns'或1; 1 2 3 4 5 >>> df.reindex(['three','two','one'],axis='columns') three two one a0.7664500.4528011.286715 b0.3422621.5231880.620788 c0.8677860.758714-2.343242 (3)使用set_index()可以指定某一列为索引,这在对日期型数据或者...
Using Pandas to Sort by Rows Sometimes you may want to reorder rows based on their row labels (i.e., the DataFrame’s index) rather than by specific columns. If that is the case, you can use the sort_index() method instead of sort_values(). Remember that, by default, sort_index(...
负责通过标签获取元素的对象称为index。它非常快:无论你有5行还是50亿行,你都可以在常量时间内获取一行数据。 指数是一个真正的多态生物。默认情况下,当创建一个没有索引的序列(或DataFrame)时,它会初始化为一个惰性对象,类似于Python的range()。和range一样,几乎不使用任何内存,并且与位置索引无法区分。让我们用...
reorder_levels(order[, axis]) #Rearrange index levels using input order. DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending]) #Sort by the values along either axis DataFrame.sort_index([axis, level,…]) #Sort object by labels (along an axis) DataFrame.nlargest(n, columns[, keep]) #Get the ...
>>> s.index.memory_usage# in bytes 128# the same as for Series([0.]) 现在,如果我们删除一个元素,索引隐式地转换为类似于dict的结构,如下所示: >>> s.drop(1, inplace=True) >>> s.index Int64Index([ 0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, ...
通常情况下,它是透明的,这就是为什么不能直接写 = ’ city ‘,而必须写一个不那么明显的df.rename(columns={’ A ': ’ A '}, inplace=True) Index有一个名称(在MultiIndex的情况下,每个级别都有一个名称)。不幸的是,这个名称在Pandas中没有得到充分使用。一旦你在索引中包含了这一列,就不能再使用df...
columns.get_level_values('年份') # Index(['2019', '2019', '2020','2020'], dtype='object', name='年份') 5、排序 多层索引可以根据需要实现较为复杂的排序操作: # 使用索引名可进行排序,可以指定具体的列 df.sort_values(by=['性别', ('2020','下半年')]) df.index.reorder_levels([1,0...