多重索引(MultiIndex):在Pandas中,一个DataFrame可以有多个索引级别,每个级别可以有多个索引值。这种多个级别的索引称为多重索引。 多级标签(MultiIndex Label):多级标签是指包含多个级别的标签,用于标识DataFrame中的行和列。二、创建多重索引和多级标签的DataFrame 创建多重索引的DataFrame:使用pd.MultiIndex.from_arrays...
'b_2') dict_1={tuple_1:1,tuple_2:2,tuple_3:3,tuple_4:4} Series_1=pd.Series(dict_1) DataFrame_1=pd.DataFrame({tuple_1:Series_1,tuple_2:Series_1,tuple_3:Series_1,tuple_4:Series_1}) print(Series_1) print(DataFrame_1) >>> a a_1 1 a_2 2 b b_1 3 b_2...
在Python Pandas中,DataFrame是一种二维的表格数据结构,可以理解为一张Excel表格。DataFrame中的数据是以行和列的形式进行组织的,而多索引可以让我们在DataFrame中...
以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。 01列索引筛选 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023'] df['2023'] # 同时筛...
data.unstack() # 通过unstack方法将分层索引的Series排列成DataFrame # unstack的逆操作为stack data.unstack().stack() # stack和unstack在稍后的'重塑和旋转'部分会有更详细的探索 #在DataFrame中,任一轴都可以有分层索引: frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)), ...
import pandas as pd import numpy as np d1 = {'TIME': [1,2,3,4,5,6], 'VALUE': ['bar', 'baz', 'foo', 'qux', 'qaz', 'qoo']} df1 = pd.DataFrame(data=d1) d2 = {'TIME': [1,2,3], 'VALUE': ['LH2', 'LOX', 'CH4']} ...
1.Pandas数据类型多级索引的取值方法 2.Pandas数据类型多级索引的分片方法 3.多级Series与DataFrame的转换 4.多级DataFrame的行列统计 【妹子说】接着上一集吧,说说多级索引下Pandas数据类型的取值方法。 没问题,其实只用紧紧抓住一条:多级索引本质还是索引!就是和之前介绍的Series、DataFrame相比,在原来的基础上增加了...
pandas的apply函数允许我们对数据框的每一行或每一列应用自定义函数,从而实现高级数据变换。 import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]} df = pd.DataFrame(data) # 定义复杂变换函数 def complex_transformation(row): return pd.Series({ 'A...
一维数据 和 二维数据 分别使用Series 和 DataFrame 对象存储。 多维数据:数据索引 超过一俩个 键。 Pandas提供了Panel 和 Panel4D对象 解决三维数据和四维数据。 实践中,更直观的形式是通过 层级索引(Hierarchical indexing, 多级索引 = 》 muti-indexing) ...