tuple1 = pd.MultiIndex.from_tuples([("A", "a"), ("A", "b"), ("B", "a")]) df2 = pd.DataFrame(np.random.random((3, 3)), index=tuple1) display(df2)# 通过乘积(笛卡尔积)的方式进行创建。 product1 = pd.MultiIndex.from_product([["A", "B"], ["a", "b"]]) df3 = p...
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(col, '') for col in df.columns])#对MultiIndex列进行排序 sorted_df = df.sort_values(by=[(True, 'descending')])#输出排序结果 print(sorted_df)```在这个例子中，我们首先创建了一个示例DataFrame，其中包含两列具有两级索引的数据。然后，我们使用`pd....
columns= ['girl','boy'], index=pd.MultiIndex.from_product([['English','Chinese'], ['like','dislike']]))print(df2)# 创建多级 行 索引--- girl boy English like 92 98 dislike 118 99 Chinese like 109 108 dislike 108 91 二、检索多级索引 类似单级索引检索(loc、iloc),以df1数据为例 df...
5. 数据排序 使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设...
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型并不是最节省内存的。特别是对于具有相对少量...
info.columns 1. 输出结果: MultiIndex([('num1', 'x'), ('num2', 'y'), ('num3', 'x')],) 1. 2. 3. 交换层和层排序 1) 交换层 通过swaplevel() 方法轻松地实现索引层交换,示例如下: import pandas as pd frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)), ...
pd.MultiIndex.from_frame()可以将DataFrame的数据转换为多层索引对象。 df_i = pd.DataFrame([['1', 'A'],['1', 'B'], ['2', 'B'], ['2', 'B']], columns=['class', 'team']) #将DataFrame中的数据转换成多层索引对象 index =pd.MultiIndex.from_frame(df_i) # 应用多层对象 pd.Series...
多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构,它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门,尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利,我们首先来创建带有多重索引的DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引,即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组,代码如下 代...
对于column的index(也就是MultiIndex),尚未赋值。可通过如下方法赋值: neighborhoods.columns.names=["Category","Subcategory"]neighborhoods.head(3) 显示效果如下:(也位于左上角) 从MultiIndex中获得index,采用get_level_values(): # The two lines below are equivalentneighborhoods.index.get_level_values(1)neigh...
frompandasimportSeries, DataFrame, MultiIndeximportpandasaspdimportnumpyasnp frame = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]], columns=[['Ohio','Ohio','Colorado'], ['Green','Red','Green']])print(frame)''' ...