MultiIndex.from_arrays():传入一个数组列表 MultiIndex.from_tuples():传入一个元组数组、 MultiIndex.from_product():传入一个交叉的迭代集合 MultiIndex.from_frame():传入一个 DataFrame 当传递给 Index 构造函数一个元组列表时,它将尝试返回一个 MultiIndex。
当直接使用Index对象而不是通过DataFrame工作时,可以使用Index.set_names()来更改名称 In [96]: mi = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], ["a", "b"]], names=["x", "y"]) In [97]: mi.names Out[97]: FrozenList(['x', 'y']) In [98]: mi2 = mi.rename("new name", level=0)...
python DataFrame之MultiIndex 的使用 import pandas as pd import pprint as p# 嵌套列表arrays = [['a','a','b','b'], [1, 2, 1, 2]]# 创建 MultiIndexindex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('letter','number'))# 使用 MultiIndex 创建 DataFramedf= pd.DataFrame({'value': [10,...
import pandas as pd# 从元组创建多层索引index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=['Label1', 'Label2'])# 创建带多层索引的DataFramedata = {'Values': [10, 20, 30, 40]}df = pd.DataFrame(data, index=index)print(df) 1.1.2 ...
多重索引(MultiIndex):在Pandas中,一个DataFrame可以有多个索引级别,每个级别可以有多个索引值。这种多个级别的索引称为多重索引。 多级标签(MultiIndex Label):多级标签是指包含多个级别的标签,用于标识DataFrame中的行和列。二、创建多重索引和多级标签的DataFrame 创建多重索引的DataFrame:使用pd.MultiIndex.from_arrays...
python dataframe 切片数据 python pandas 切片 以前在Numpy写过索引和切片可以参考Numpy的操作 Series对象 首先导入我们的Numpy与Pandas import pandas as pd import numpy as np a = np.array([2345,6789,1234,5678]) b = pd.Series(a,index=['python','java','html','c'])...
在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时,有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作,就需要在dataframe中找到该index对应的行,在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择,在多重Index中我们可以利用的类似的思路,然而其中也有一些小坑,记录如下。
rename()方法可用于重命名标签或列名，rename_axis()方法用于重命名Index或MultiIndex的名称。使用reset_index()可以将MultiIndex移动到列，同时还可以更改DataFrame列索引的名称。rename和rename_axis方法支持使用字典、Series或映射函数进行标签映射。在使用Index对象而非DataFrame时，Index.set_names()可以用来...
好方法: MultiIndex 上面的笨方法 是用元组来表示索引 就是 多级索引的基础。 可以用元组创建一个多级索引 levels 属性表示索引的等级 。 前面的 Series对象 使用索引重置(reindex)就转换为MultiIndex 切片获取 2010 年的数据 高维数据的多级索引 可以使用一个带行 列 索引的 简单DataFrame 代替前面的多级索引。
掌握了如何在多层索引里选择dataframe内的值。我们学习下如何索引多层索引。 这句话可能比较绕口。以上面df.index来说,它的行索引如下 我们可以将这个MultiIndex变成dataframe对其进行处理。采用的函数如下 pandas.MultiIndex.to_frame(self, index=True, name=None). 其中index=True时默认保留原索引,为False时不保留,如...