set_levels(['a', 'b'], level='bar') MultiIndex([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b'), (3, 'a'), (3, 'b')], names=['foo', 'bar']) 如果传递给 set_levels() 的任何级别超过现有长度,则该参数的所有值都将存储在 MultiIndex 级别中,尽管这些值将在 MultiIndex ...
set_levels可以对指定层级的索引重新设置覆盖原索引,level指定层级。 df.index.set_levels(['北方','南方'], level=0)# 修改行一级索引 df.index.set_levels(['北交','人大','同济','华东师范'], level=1)# 修改行二级索引 df.columns.set_levels(['2020','2021'], level=0)# 修改列一级索引 df...
您可以通过pd.MultiIndex.levels直接访问索引级别，并将其馈送到pd.MultiIndex.set_levels：...
您可以通过pd.MultiIndex.levels直接访问索引级别，并将其馈送到pd.MultiIndex.set_levels：...
df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot...
df.columns= df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot、...
set_levels([['a', 'b', 'c'],[1, 2, 3, 4]], level=[0, 1]) idx.to_flat_index() # 转为元组对序列 df.index.droplevel(0) # 删除指定等级 df.index.get_locs((2, '女')) # 返回索引的位置 03、数据查询 1、查询行 我们需要查询第一层级的某个索引下的所有内容,可以直接使用df....
set_levels可以对指定层级的索引重新设置覆盖原索引,level指定层级。 代码语言:javascript 复制 df.index.set_levels(['北方','南方'],level=0)# 修改行一级索引 df.index.set_levels(['北交','人大','同济','华东师范'],level=1)# 修改行二级索引 ...
df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot...
df.columns= df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot、...