df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx') # 导入数据时,未指定索引 df = df.set_index(['姓名','班级']) # 设置MultiIndex df 1. 2. 3. df.reset_index() # 移除所有层级索引,并把索引还原成列 df.reset_index(drop=True) # 移除所有层级索引,舍弃原索引 df.reset_index(['...
在使用 pandas 的过程中经常会用到修改列名称的问题,会用到 rename 或者 reindex 等功能,每次都需要去查文档 当然经常也可以使用 df.columns重新赋值为某个列表 用rename 则可以轻松应对 pandas 中修改列名的问题 导入常用的数据包 importpandasaspdimportnumpyasnp 构建一个 含有multiIndex的 Series arrays = [['ba...
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...
df.columns.names=['文理','科目'] 正式由于有了分层的概念,MultiIndex的构造非常的灵活,常见的有: pd.MultiIndex.from_arrays:通过数组的方式进行创建。 pd.MultiIndex.from_tuples:通过元组的方式进行创建。 pd.MultiIndex.from_product:通过笛卡尔积的方式进行创建。
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。
MultiIndex MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。 1. 多层索引的创建 第一种 通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。 多维索引的也可以设置名称(names属性),元素的个数需要与索引的层数相同。
在Pandas中,透视表可以通过pivot_table函数来创建。默认情况下,透视表的列索引可以是单级或多级的。如果透视表的列索引是多级的(MultiIndex),有时候我们可能需要将其调整为单级,以便更方便地进行数据分析和处理。 要将透视表的MultiIndex列调整为单级,可以使用reset_index函数。该函数可以将透视表的列索引重置为默认的...
02.字段重置 # 字段重置 df.columns = ["序号","商品名称","销售数量"] df 03.索引重命名 # ...
示例代码:DataFrame.reset_index()方法重置 MultiIndex 的 DataFrame 索引 importpandasaspdimportnumpyasnpindex=pd.MultiIndex.from_tuples([(1,'Sarah'),(1,'Peter'),(2,'Harry'),(2,'Monika')],names=['class','name'])columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Performance','max'),('Grade','type'...
,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...