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, 20, 30, 40]}, index=index) ...
df = pd.DataFrame(data, index=index) 这将创建一个具有两个索引级别的DataFrame,第一个级别是字母(A、B、C),第二个级别是数字(1、2、3)。 创建多级标签的DataFrame:使用pd.MultiIndex.from_tuples()方法可以创建一个具有多级标签的DataFrame。例如: arrays = [['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3]] tu...
mindex = pd.MultiIndex.from_tuples([("上半年", "第一季度"),("上半年", "第二季度"), ("下半年", "第三季度"), ("下半年", "第四季度")]) df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), index=mindex) display(df) # 3 通过笛卡尔积的方式创建。传递一个嵌套的可迭代对象。每个内层的元...
left_index : boolean, default False Use the index from the left DataFrame as the join key(s). If it is a MultiIndex, the number of keys in the other DataFrame (either the index or a number of columns) must match the number of levels right_index : boolean, default False Use the inde...
40] df = pd.DataFrame({'日期': dates, '数值': values}) # 设置日期列为索引 df.set_index...
问python pandas multiIndex Dataframe，如何基于iloc选择一个级别ENPandas 是基于 NumPy 的一个开源 Pytho...
this object.DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size返回数据框元素的个数DataFrame.shape返回数据框的形状DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame ...
lastEle = df.loc[df.index[-1],column_name] ③访问某一列 df.列名或df['列名']的方式访问某一列 该方式只能访问一列,如果要访问多列请用上文①②讲的方法。 2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。
DataFrame( [[None, 10], [11, 7.0]], index=['London', 'Oxford'], columns=multi_col_2 ) df_multi_level_3.stack() df_multi_level_3.stack(dropna=False) 6. unstack: 简单案例 同样,Pandas unstack() 也支持参数级别,默认为 -1,它将对最内层索引应用操作。 index = pd.MultiIndex.from_...
问按名称追加python pandas multiindex dataframeEN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表...