"two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two')], names=['first', 'second']) 作...
使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, ...
df.columns=['_'.join(k)forkindf.columns.to_flat_index()] split levels: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.columns=pd.MultiIndex.from_tuples(k.split('_')forkindf.columns) 多指标排序 由于MultiIndex是由多个层次组成的,所以排序比单个Index的排序要复杂一些。它仍然可以用sort_...
from_arrays(index_arrays, names=('班级', '性别')) # 列名转换为多层 columns =pd.MultiIndex.from_arrays(columns_arrays, names=('年份', '学期')) # 应用到DataFrame中 df =pd.DataFrame([(88,99,88,99),(77,88,97,98), (67,89,54,78),(34,67,89,54)], columns=columns, index=index)...
在极少数情况下,当移动和交换单独的关卡不够时,您可以使用纯Pandas调用:df一次性重新排序所有关卡。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...
mcol = pd.MultiIndex.from_product([year,pro], names=['年份','专业']) #对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引 第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。
columns=['first', 'second']) ''' first second 0 bar one 1 bar two 2 foo one 3 foo two ''' index = pd.MultiIndex.from_frame(df) pd.Series(np.random.randn(4), index=index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
neighborhoods.xs(axis="columns",key="Museums",level="Subcategory").head() 多重要求则用元组。 5. 修改index索引 5.1 去掉索引 MultiIndex顺序修改:reorder_levels() # The two lines below are equivalentnew_order=["City","State","Street"]neighborhoods.reorder_levels(order=new_order).head()neighborh...
在极少数情况下,当移动和交换单独的关卡不够时,您可以使用纯Pandas调用:df一次性重新排序所有关卡。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...
index = pandas.MultiIndex.from_product((stu_ids, semisters), names=['学号', '学期']) courses = ['语文', '数学', '英语'] scores = numpy.random.randint(60, 101, (10, 3)) df = pandas.DataFrame(data=scores, columns=courses, index=index) print(df) 上一篇python-数据分析-Pandas-4、...