再来介绍:pandas.MultiIndex.from_product函数,它采用的笛卡尔积的形式作为多层索引。 它有三个参数: pandas.MultiIndex.from_from_product (iterables, sortorder=None, names=None) iterables:可迭代的列表或序列 sortorder:排序顺序,可选参数。 名称:设置多层索引名称,可选。 先简单介绍下笛卡尔积:两个集合A、B,...
from_product(arrays, names=None) 从多个迭代的笛卡尔积中创建一个 MultiIndex。 参数: iterables:可迭代的列表/序列 每个可迭代的索引的每个级别都有唯一的标签。 names:str的列表/序列,可选 索引中级别的名称。如果没有显式提供,如果元素具有 name 属性,则将从 iterables 的元素中推断出名称 返回: 多索引 ...
classmethod MultiIndex.from_product(iterables, sortorder=None, names=NoDefault.no_default) 从多个迭代的笛卡尔积中创建一个 MultiIndex。 参数: iterables:可迭代的列表/序列 每个可迭代的索引的每个级别都有唯一的标签。 sortorder:整数或无 排序级别(必须按该级别按字典顺序排序)。 names:str的列表/序列,可选...
from .user import User from .product import Product # 如果需要,可以在此处添加额外的包级别初始化逻辑 这样,在main.py中,用户可以直接导入模型类,而不是直接导入子模块: # main.py from core.models import User, Product new_user = User(name="Alice") new_product = Product(title="Book", price=9.9...
语法:select 字段名1 [as] 别名,字段名2 ...from 表名 AI检测代码解析 例子:SELECT product_id AS id, product_name AS name, purchase_price AS price FROM Product; KEYWORD ●AS关键字 ●别名 执行结果 id | name | price ---+---+--- 0001 | T恤衫 | 500 ...
#from_product方式是在数组里分别定义各自维度下的索引,索引会通过笛卡尔积的形式自动形成多层索引。它的特点是同层(维)的索引值不会重复。 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] #注意index里数组元素的顺序。 index = pd.MultiIndex.from_product(index) print(index) name=["张...
itertools.product(*iterables, repeat=1) 二、实例说明 (一)对列表获取多个无穷循环器的笛卡尔积 fromitertoolsimportproduct a= ['a','b','c'] b= [1,2,3]fori ,jinproduct(a,b):#对列表获取多个无穷循环器的笛卡尔积print(i,j)print('---') 输出结果: (二)对元组获取多个无穷循环器的笛卡尔积 ...
第四种方法是对两个序列生成笛卡尔积,即两两组合,结果如上。这种方式生成的索引和我们上面想要的形式不同,因此对行索引不适用,但是我们发现列索引column目前还没指定,此时是默认的1,2,3,4,进一步发现这里的列索引是符合笛卡尔积形式的,因此我们用from_product来生成column列索引。
fromfunctoolsimportreduce# 自定义函数：将列表中的奇数元素相乘defmultiply_odd_numbers(x, y):ify%2 == 1:returnx*yreturnxnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用reduce()函数结合自定义函数求奇数元素的乘积result = reduce(multiply_odd_numbers, numbers)print("Product of odd numbers:", result) # ...
第一:from_product([exam,names])会将列表中第一个元素作为最外层索引,依次类推; 第二:列表中元素值的对应关系,如下图: 2.多层索引的取值 创建不是我们的目的,我们的目的是如何从多层索引中获取到我们想要的数据。 看下面的代码 import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[['张三','...