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...
不过这里我们要强调一点,对MultiIndex进行切片是有一个前提的,那就是索引必须是按字典顺序进行排列的,Pandas数据类型通过调用sort_index( )方法即可实现索引的排序。 我们再来说说多级索引的转换问题: 当然,还是举多级索引Series pop的例子,我们可以在不同方向上将多级索引转换为DataFrame数据类型 print(pop.unstack(level=...
pipinstallpandas 1. 然后在你的 Python 脚本中导入 pandas 库: # 导入 pandas 库importpandasaspd 1. 2. 步骤2: 创建基础 DataFrame 接下来,我们创建一个基本的 DataFrame。我们将使用字典来初始化数据。 # 创建一个基础的 DataFramedata={'城市':['北京','北京','上海','上海'],'年份':[2021,2022,202...
多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构,它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门,尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利,我们首先来创建带有多重索引的DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引,即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组,代码如下 df...
1.带多级索引的Series数据类型 2.多级索引Series对象和DataFrame对象的相互转化 3.带多级索引的DataFrame数据类型 4.多级索引的创建方法 5.多级行索引和多级列索引举例 之前的几集里,我们使用了Series数据类型表示一维数据(即仅有一个索引列),用DataFrame类型数据表示二维数据(即包含行索引和列索引这两维索引数据)。
python-数据分析-Pandas-5、DataFrame-index Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的...
DataFrame俗称数据框,和一般的Excel表格没有多大区别,一般包含索引(行)和表头(列),在python中,由pandas包提供。 这是一个最简单的数据框类型,只包含一级索引和一级表头 如果你的python还没有这个包,请执行以下命令安装: pip install pandas 这一节,我们要处理的主题是:多级表头和多级目录 ...
import pandas as pd row_axis = pd.MultiIndex(levels=[[],[]], codes=[[],[]], names=['Data', 'Period']) column_axis = pd.MultiIndex(levels=[[],[]], codes=[[],[]], names=['Data', 'Extrema']) MD = pd.DataFrame(index=row_axis, columns=column_axis) ...
3.3:筛选第二层索引:.loc[:,第二层索引] ser.loc[:,'2019-10-02'] 公司 BABA 165.77 BIDU 102.62 IQ 15.72 JD 28.06 Name: 收盘, dtype: 三、DataFrame的多层索引multiindex #DataFrame的多层索引stocks.set_index(['公司','日期'],inplace=True) ...
DataFrame俗称数据框,和一般的Excel表格没有多大区别,一般包含索引(行)和表头(列),在python中,由pandas包提供。 这是一个最简单的数据框类型,只包含一级索引和一级表头 如果你的python还没有这个包,请执行以下命令安装: pip install pandas 这一节,我们要处理的主题是:多级表头和多级目录 ...