当索引一个 MultiIndex-ed DataFrame 时,似乎.iloc假设您引用索引的“内部级别”,而.loc看起来在外部级别。 例如: np.random.seed(123) iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']] idx = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names
df = pd.DataFrame({'data': range(4)}, index=multi_index_from_arrays) # 打印创建的 MultiIndex 和 DataFrame 示例 print(multi_index_from_arrays, multi_index_from_tuples, multi_index_from_product, multi_index_direct, df) 2、选择数据 当使用多层索引(MultiIndex)时,loc和iloc方法都可以用于选择和...
print("\n\n可以使用columns参数定义列名:")characters03=pd.DataFrame({"name":["zhongli","yanfei","jiangjun","tuoma","xinhai","chongyun","xingqiu","anbo","xiangling"],"age":[17,18,19,21,29,15,19,14,17],"score":[98780,36895,54100,20523,36895,54100,20523,36895,54100]},index=[1,...
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,...
从语法上将MultiIndex与.loc集成在高级索引中是有些挑战性。通常,MultiIndex的键采用元组的形式。例如 In [39]: df = df.T In [40]: df Out[40]: A B C first second bar one 0.895717 0.410835 -1.413681 two 0.805244 0.813850 1.607920 baz one -1.206412 0.132003 1.024180 ...
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。
, "三月", "三月"], ["huawei", "apple", "huawei", "apple", "huawei", "apple"],])print(salesData)print("\n\n通过元组直接实现MultiIndex多层嵌套索引：")index = pd.MultiIndex.from_tuples([('f', 1), ('f', 2), ('w', 2)], names=['e', 'c'])df01 = pd.DataFrame({ ...
创建dataframe并设置索引,数据表格的核心组件由行索引、列索引和数据内容组成,类似excel表。每一列是一个series对象。通过字典创建,若不设置index参数,默认整数索引。可以定义列名,若某一列无数据,会自动填充NaN。实现多层嵌套索引,直接通过元组实现MultiIndex。读取dataframe,使用索引读取。利用loc索引读取 ...
python dataframe多重索引操作 在数据分析中,使用表格来组织和处理数据是非常常见的,而 Pandas 是 Python 中处理数据的强大工具。Pandas 提供了多重索引(MultiIndex)功能,可以让我们对数据进行更灵活、更强大的操作。本文将介绍如何在 Pandas 中创建并操作多重索引,并通过示例帮助理解。
这篇文章将为大家详细讲解有关如何在python中使用pandas.DataFrame.loc函数,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。 一、选择数值 1、生成df df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ...