1. 使用pd.MultiIndex.from_product 如果你需要创建一个多级索引(MultiIndex)的组合矩阵,可以使用pd.MultiIndex.from_product方法。这个方法可以高效地生成所有可能的索引组合。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 定义行索引和列索引 row_index = ['A', 'B', 'C'] column_index =...
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,...
MultiIndex可以通过pd.MultiIndex.from_arrays、pd.MultiIndex.from_tuples或pd.MultiIndex.from_product等方法来创建。 使用pd.MultiIndex.from_arrays创建MultiIndex 你可以通过多个数组来创建一个MultiIndex。假设我们有两个数组,分别表示城市和年份: import pandas as pd cities = ['New York', 'Los Angeles', 'Chic...
MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=('Letter', 'Number')) df = pd.DataFrame(data=range(1, 5), index=index) 使用pd.MultiIndex.from_product()函数创建多重索引。你需要提供一个数组,表示每个层次的取值范围,以及其他可选参数。 arrays = [['...
index = pd.MultiIndex.from_product([exam,names])df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['Java', 'Web', 'Python'])print(df) 1. 可以看出期中、期末变成了第⼀层索引,姓名变成了第⼆层索引 在实际应⽤中,我们可以根据⾃⼰的需求来创建索引 ...
在实际的工程项目中,当我们考虑迭代两个对象的元素对时,可以优先考虑使用pd.MultiIndex.from_product()来建立多重索引。 3.多重索引值获取 在数据分析和数据挖掘的过程中,我们很容易遇到怎么获取多重索引的值的需求,接下来我们一起来看一下怎么获取多重索引值的获取: ...
首先,我们需要创建一个带有多层索引的 DataFrame。可以使用 pd.MultiIndex.from_product() 方法创建多层索引,并将其传递给 DataFrame() 方法。 importpandasaspd# 创建多层索引index=pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['x','y']])# 创建带有多层索引的 DataFramedf=pd.DataFrame({'Value':[1,2,3,...
(2)如果MultiIndex是在columns上: df['bar'] # 等同于df.loc[:,'bar'] 二、使用slice def mklbl(prefix,n): return ["%s%s" % (prefix,i) for i in range(n)] miindex = pd.MultiIndex.from_product([mklbl('A',4), mklbl('B',2),mklbl('C',4),mklbl('D',2)]) micolumns = pd...
midx = pd.MultiIndex.from_product([['A0','A1'], ['B0','B1','B2','B3']]) cols = ['foo','bar'] df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((len(midx),len(cols))), index = midx, columns = cols)# foo bar# A0 B0 0 1# B1 2 3# B2 4 5# B3 6 7# A1 B0 8 9# B1...
pd.MultiIndex.from_product()构建索引的方式 首先,确定每一层索引的值什么,然后以列表的形势传给from_product()方法即可。 import pandas as pdimport numpy as npdata = np.random.randint(0,100,size=(6,3))names = ['张三','李四','王五']exam = ['期中','期末']index = pd.MultiIndex.from_prod...