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,...
4. pd.MultiIndex.from_product() # 4.pd.MultiIndex.from_product()number=[1,2,3]color=['green','purple','blue']index=pd.MultiIndex.from_product([number,color],names=['number','color'])pd_test4=pd.DataFrame(np.random.randn(9),index=index)print(pd_test4)print(pd_test4.index)# 输出...
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 = [['...
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 =...
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...
MultiIndex(levels=[['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 1. 2. 3. 通过笛卡尔积创建(CartesianProduct) AI检测代码解析 midx = pd.MultiIndex.from_product([list("ABC"), [1,2,3]]) ...
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...
使用product方式 最简单,推荐使用 col=pd.MultiIndex.from_product([['qizhong','qimo'], ['chinese','math']]) 创建DF对象 df = DataFrame(data=np.random.randint(10,100,size=(2,4)),index=['tom','jay'], columns=col) 屏幕快照 2018-11-05 下午10.05.06.png ...