1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 ...
层次化索引是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个 两个以上 索引级别。 创建一个 Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引。 这就是带MultiIndex索引的Series的格式化输出形式。索引之间的 间隔 表示 直接使用上面的标签 。 对于一个层次化索引的对象,选取数据子集的操作很简单: 甚至可以在 内层 中进行选取: 层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演重 ...
2018-07-18 16:17 0 2771 推荐指数:
1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 ...
一.pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 (1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组: index = [['一班', '一班', '一班', '二班', '二班', '二班'], ['张三', '李四', '王 ...
之前的所有范例都有着唯一的轴标签(索引值)。 下面就看看带有重复索引值的 Series: 索引的is_unique属性可以告诉你它的值是否是唯一的: 对带有重复值的索引,选取数据时,如果某个索引对应多个值,则返回一个Series ...
1. 删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了列方向上的两级索引,且需要删除一级索引。具体代码如下: action_info 表结果如下: 删除列的层次化索引操作如下: 2. agg ...
在数据处理时,有时需要对数据的结构进行重排,也称作是重塑(Reshape)或者轴向旋转(Pivot)。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数,即 stack() 函数和 unstack() 函数。常见的数据层次化结构有两种 ...
Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10 ...
层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有 多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集 以外层索引的方式选择数据子集 ...
Stackoverflow.com是程序员的好去处,本公众号将以pandas为主题,开始一个系列,争取做到每周一篇,翻译并帮助pandas学习者一起理解一些有代表性的案例。今天的主题就是Pandas与Numpy中一个非常重要的参数:axis.(轴) Stackoverflow ...