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_reset.loc[duplicated, df_reset.columns[:-1]] += '_' + df_reset.groupby(df_reset.columns[:-1]).cumcount().astype(str) # 将修改后的DataFrame重新设置为MultiIndex df_modified = df_reset.set_index(df_reset.columns[:-1]) # 打印修改后的数据帧 print(df_modified) 这样,你就可以在...
In [64]: df.reset_index() Out[64]: class name speed species max type 0 bird falcon 389.0 fly 1 bird parrot 24.0 fly 2 mammal lion 80.5 run 3 mammal monkey NaN jump 通过第一个参数的level的设置columns,可以指定需要还原的multiindex的名称 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15...
一,多层级索引的创建 1,指定多维列表作为columns 2,使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引 可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 3,使用set_index方法将普通列转成多层级索引 这种方法只能生成多层级行索引。 4,groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果 二,多层级索...
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'...
当使用Pandas的to_excel方法导出带有多级列索引(MultiIndex columns)的DataFrame到Excel时,默认情况下它会包含行索引(除非明确设置index=False),但正如你提到的,当存在多级列索引时,index=False可能不被支持。 为了避免空白行和列,并且保持多级列索引的格式,你可以使用ExcelWriter和to_excel方法的index和header参数。但是...
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。
Dataframe长这样,可以看到列为多层索引,每个列索引由一个元组组成 simple_cols = [('时间',)] for col in df.columns[1:]: m,n = col _m = m.split('\n')[0] simple_cols.append((_m,n)) new_col = pd.MultiIndex.from_tuples(simple_cols) ...
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...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...