sortorder:整数或无 排序级别(必须按该级别按字典顺序排序)。 names:str的列表/序列,可选 索引中级别的名称。 返回: 多索引 例子: >>>numbers = [0,1,2]>>>colors = ['green','purple']>>>pd.MultiIndex.from_product([numbers, colors],...names=['number','color']) MultiIndex([(0,'green'),...
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) # 输出 s = pd.Series(np.random.randn(6), index=index) # 输出 三、可以从迭代数据创建MultiIndex(推荐): iterables = [['bar', 'baz', 'foo'], ['one', 'two']] pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['f...
multi_index_from_tuples = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=['letter', 'number']) # 通过产品创建 MultiIndex multi_index_from_product = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]], names=['letter', 'number']) # ...
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...
# Creating the MultiIndex midx = pd.MultiIndex.from_product([Name, Price], names =['Name', 'Price']) # Print the MultiIndex print(midx) 输出: 正如我们在输出中看到的,该函数已经使用这两个可选项的笛卡尔乘积创建了一个 MultiIndex 对象。示例#2: 使用MultiIndex.from_product()函数从多个项的笛卡儿...
pd.MultiIndex.from_frame pd.MultiIndex.from_tuples pd.MultiIndex.from_product 小编这里就挑其中的一种来为大家演示如何来创建多重索引,代码如下 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(4, 2)), columns= ['ladies', 'gentlemen'], ...
import pandas as pd ## 准备数据 # ⾏多级索引 midx_row = pd.MultiIndex.from_product([list("ABC"), [1,2,3]], names=["Upper", "row_digit"]) # 列多级索引 midx_col = pd.MultiIndex.from_product([["I", "II", "III"], [1,2]], names=["ROM", ...
用法: MultiIndex.to_flat_index()将MultiIndex 转换为包含级别值的元组索引。返回: pd.Index 以元组表示的 MultiIndex 数据的索引。注意:如果被 MultiIndex 以外的任何东西调用,此方法将简单地返回调用者。例子:>>> index = pd.MultiIndex.from_product( ... [['foo', 'bar'], ['baz', 'qux']], .....
构造MultiIndex对象可以通过多种方式实现,其中一种常见的方式是使用from_tuples方法。例如,可以使用以下代码构造一个具有两个级别的MultiIndex对象: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 构造MultiIndex对象 index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('...
可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引(调用 MultiIndex.from_arrays ), 也可以用一个包含许多元组的数组(调用 MultiIndex.from_tuples ) 用一对可迭代对象的集合(比如两个列表,互相两两配对)来构建(调用MultiIndex.from_product )。 举个例子 13) 获取多级索引中的数据,还是用到 .loc[] ...