在数据分析的过程中,我们把大部分时间都花费在数据的准备和预处理上,Pandas 作为一个灵活、高效的数据预处理工具,提供了诸多数据处理的方法,分层索引(Multiple Index)就是其中之一,分层索引(或多层索引)是 Pandas 的基本特性,它能够增强 Pands 数据预处理的能力。 对于Series 结构来说,通过给index参数
可以看到,由于字典使用键值对的方式,那么这样直接创建可以省去了创建index的操作。 当然,你也依旧可以指定你的index,那样就会覆盖原先的键。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sdata={'Joolin':20,'Jay':46}sp=["Joolin","JJ"]obj2=pd.Series(sdata,index=sp)print(obj2) 代码语言:j...
Hierarchical indexing is an important featuer of pandas that enables you to have multiple(two or more) indexlevels on an axis. Somewhat abstractly, it provides a way for you to to work with higher dimensional data in a lower dimensional form.(通过多层索引的方式去从低维看待高维数据). Let's...
65,99),("Corona Negative",52,98.7),("Corona Positive",43,100.1),("Corona Positive",26,99.6),("Corona Negative",30,98.1),],index=["Patient 1","Patient 2","Patient 3","Patient 4","Patient 5"],columns=("Status","Age(in Years)","Temperature"),)# show dataframeprint...
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
df.columns.codes0== Int64Index(0, 1, 0, 1) 使用多重索引构建一个Dataframe 除了从CSV文件读取和从现有列构建外,还有一些方法可以创建多重索引。它们不太常用——主要用于测试和调试。 由于历史原因,使用Panda自己的多索引表示的最直观的方法不起作用。
set_index("name", inplace=True) 设置columns 通过df.set_axis()方法来设置 DataFrame 的 columns import pandas as pd #从 csv 文件读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 将列名替换为新列名列表 new_columns = ['new_col1', 'new_col2', 'new_col3'] df.set_axis(new_columns, axis='...
您可以使用 reset_index() 来恢复初始行索引,示例如下: import pandas as pd import numpy as np info= pd.DataFrame([('William','C'), ('Smith','Java'), ('Parker','Python'), ('Phill', np.nan)], index=[1,2,3,4], columns=('name','Language')) ...
mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower')) pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index) 1. 2. 3. 如果创建之初未排序,创建的多重索引也是未排序的 arrays = [['A','a'],['B','a'],['A','b'],['B','b']] ...
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...