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...
我们可以通过MultiIndex类的相关方法,预先创建一个MultiIndex对象,然后作为Series与DataFrame中的index(或columns)参数值。同时,可以通过names参数指定多层索引的名称。 from_arrays:接收一个多维数组参数,高维指定高层索引,低维指定底层索引。 from_tuples:接收一个元组的列表,每个元组指定每个索引(高维索引,低维索引)。 f...
8df.loc['A', :] 1#利用df.query()来取数2 df.query('id == "a"') 1 将索引变成值 获取多重索引的值,并赋值给定列 2、列多层索引 1dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'),2list('efgh'),3list('ijkl'),4list('mnop')],5columns=pd.MultiIndex.from_product([['one','two'],6['first...
有四种创建多级层级的方法:MultiIndex.from_arrays,MultiIndex.from_product,MultiIndex.from_tuples,MultiIndex.from_frame。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数组 # 每个数组对应着一个层级的索引值 arrays=[['北京','北京','上海','上海'],['北大','清华','上交','复旦']]mindex=...
level:用于MultiIndex,在一个级别上,与MultiIndex进行匹配。 fill_value:标量值,默认值是np.NaN,用于对缺失值进行填充的值 limit:填充的最大次数 tolerance:可选参数,表示不能完全匹配的原始标签和新标签之间的最大距离,匹配位置处的索引值满足:abs(index_position - target_position)<= tolerance,容差可以是标量值...
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...
df.index # 索引,是一个MultiIndex df.columns # 列索引,也是一个MultiIndex # 查看行索引的名称 df.index.names # FrozenList(['班级', '性别']) # 查看列索引的名称 df.columns.names # FrozenList(['年份', '学期']) 3、查看层级 多层索引由于层级较多,在数据分析时需要查看它共有多少个层级。示例代...
2)显示构造 pd.MultiIndex ·使用数组 d2=np.random.randint(0,100,size=(6,6))index=pd....
# creating multiple indexes from# the dataframepd.MultiIndex.from_frame(df) Python Copy 输出: 示例3: 在这个例子中,我们将学习dataframe.set_index([col1,col2,…]),在这里我们将学习多个索引。这是多索引的另一个概念。 在导入所需的库(即pandas)后,我们正在创建数据,然后在pandas.DataFrame的帮助下,将...
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, ...