注意,索引的显示方式可以通过pandas.set_options()中的multi_sparse选项来控制。 In [21]: with pd.option_context("display.multi_sparse", False): ...: df ...: 值得注意的是,将元组用作轴上的原子标签也是可以的 In [22]: pd.Series(np.random.randn(8), index=tuples) Out[22]: (bar, one)...
set_index和reset_index可以通过重新设置index来改变数据的表现形式。 把索引当做数据插入到⼆维数组中 trans6 = trans.reset_index() print("重置索引后数据 trans.reset_index = \n", trans6) print(type(trans6)) 1. 2. 3. 重置索引后数据 trans.reset_index = level_0 level_1 0 0 YI EN ONE ...
multi_index_from_arrays = pd.MultiIndex.from_arrays([['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]], names=['letter', 'number']) # 通过元组的列表创建 MultiIndex multi_index_from_tuples = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=[...
multi_index_from_arrays = pd.MultiIndex.from_arrays([['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]], names=['letter', 'number']) # 通过元组的列表创建 MultiIndex multi_index_from_tuples = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=[...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个示例数据集data=np.random.rand(4,4)index=['A','A','B','B']columns=['X','X','Y','Y']multi_index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(index,columns)))# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame(data,index=multi_index,columns=['Value_1','Value_2'])...
import pandas as pd # 创建一个示例的multiIndexed数据框 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} index = pd.MultiIndex.from_tuples([('group1', 'subgroup1'), ('group1', 'subgroup2'), ('group2', 'subgroup1'), ('group2', 'subgroup2')], names=['level1'...
index=pd.MultiIndex.from_tuples( 12 tuples,names=["grade","class"]) 13 index 14 准备中... + 有了这些索引,我们就能在刚刚构建 Series 的基础上,把 Multi-Index 给加上去了。 xxxxxxxxxx 1 s=pd.Series( 2 ["小米","小明",# 一年一班 ...
df.index = multi_index 现在,你已经成功创建了一个具有不均匀多索引的DataFrame。你可以根据需要向其中添加数据,进行数据分析和处理。 多级索引的优势在于可以更灵活地组织和分析数据。它可以用于处理具有多个维度的数据,例如时间序列数据、层次化数据等。通过使用多级索引,可以更方便地进行数据的筛选、切片和聚合操作。
pythonpandasdataframemulti-index 有用关注收藏 回复 阅读574 2 个回答 得票最新 社区维基1 发布于 2023-01-04 ✓ 已被采纳 如果您使用的是 0.14 版,您可以简单地将一个元组传递给 .loc ,如下所示: df.loc[('at', [1,3,4]), 'Dwell'] 原文由 chrisb 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 ...
print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'> MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])...