从多维np数组创建pandas MultiIndex DataFrame_Pandas:从DataFrame分配MultiIndex列_从pandas DataFrame MultiIndex中选择命名索引级别 - 腾讯云开发者社区

DataFrame多层索引多层索引简介众所周知Pandas的Series和DataFrame存放的是一维和二维数组，那么想存放多维数组就得通过多层索引来实现。...初始化多层索引通过from_tuples元组生成多层索引通过元组方式创建，这种方式索引的key存放在元组内。多层索引由levels和codes构成。...注： 1 这里多维索引的levels是元组的元素的值。 2 这里多维索引的codes是对元组元素进行的编码，如0，1，2等。 #比如这里定义了关于学生年份、学习周期定义的多层(维)索引。...import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] #注意index里数组元素的顺序。...import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012],['A','B']] index = pd.MultiIndex.from_product

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

import pandas as pd Pandas 里面的数据结构是「多维数据表」，学习它可以类比这 NumPy 里的「多维数组」。...1/2/3 维的「多维数据表」分别叫做 Series (系列), DataFrame (数据帧) 和 Panel (面板)，和1/2/3 维的「多维数组」的类比关系如下。...对比 NumPy (np) 和 Pandas (pd) 每个维度下的数据结构，不难看出 pd 多维数据表 = np 多维数组 + 描述其中 Series = 1darray + index DataFrame...上节都是手敲一些数据来创建「多维数据表」的，现实中做量化分析时，数据量都会很大，一般都是从量化平台中或者下载好的 csv 中直接读取。本节介绍如何从量化平台「万矿」中读取数据来创建「多维数据表」的。...index + columns + item pd 多维数据表和 np 多维数组之间的类比关系如下图所示。

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数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

我们以标准导入开始： import pandas as pd import numpy as np 多重索引的序列让我们首先考虑如何在一维Series中表示二维数据。...我们可以从元组创建多重索引，如下所示： index = pd.MultiIndex.from_tuples(index) index ''' MultiIndex(levels=[['California...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...原因很简单：就像我们能够使用多重索引，在一维序列中表示二维数据一样，我们也可以用它在Series或DataFrame中表示更多维的数据。...MultiIndex的创建方法为Series或DataFrame构造多重索引的最简单方法，是简单地将两个或多个索引数组的列表传递给构造器。

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6种方式创建多层索引

6种方式创建多层索引MultiIndex pd.MultiIndex即具有多个层次的索引。通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。...本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。...pd.MultiIndex.from_product()：一个可迭代对象的列表作为参数，根据多个可迭代对象元素的笛卡尔积（元素间的两两组合）进行创建索引。...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...', 27)], ) In [3]: type(m1) # 查看数据类型通过type函数来查看数据类型，发现的确是：MultiIndex Out[3]: pandas.core.indexes.multi.MultiIndex

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

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Python人工智能经典算法之机器学习第二篇

np.ones_like() 2.从现有数组中生成 np.array -- 深拷贝 np.asarray -- 浅拷贝 3...直接索引先对行进行索引，再进行列索引 -- [*, #] 高维数组索引，从宏观到微观 3.形状修改[**] 1.对象.reshape...5.Pandas 5.1Pandas介绍 1.pandas概念开源的数据挖掘库用于数据探索封装了matplotlib,numpy...2.案例知识点 1.创建DataFrame pd.DataFrame(ndarray) 2.创建日期 pd.date_range...4.MultiIndex和panel -- 类比三维数组[**] 1.MultiIndex 对象.index 对象.index.names

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掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率

它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 ?...>>> np.zeros((3,4)) # 创建一个1的数组 >>> np.ones((2,3,4),dtype=np.int16) # 创建一个等距值数组(步长值) >>> d = np.arange...(10,25,5) # 创建一个等距值数组(样本数) >>> np.linspace(0,2,9) # 创建一个常量数组 >>> e = np.full((2,2),7) # 创建一个2X2单位矩阵...>>> f = np.eye(2) # 创建一个随机值的数组 >>> np.random.random((2,2)) # 创建一个空数组 >>> np.empty((3,2)) 输入与输出从磁盘上导入与存储...np.insert(a, 1, 5) # 在数组中插入项 >>> np.delete(a,[1]) # 从数组中删除项合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0)#

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掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

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【原创佳作】介绍Pandas实战中一些高端玩法

什么是多重/分层索引多重/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 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint...，代码如下 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(4, 2)), index= [['English'...，分别是 pd.MultiIndex.from_arrays 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)),

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长文：一文掌握Pandas

qr-code.png Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员，功能强大，用法灵活，简单记录之。数据结构两种核心数据类型，Series和DataFrame。...可以看做有标签（默认是整数序列RangeIndex；可以重复）的一维数组（同类型）。是scalars的集合，同时也是DataFrame的元素。...It is generally the most commonly used pandas object. 可以通过多种方式构建一个DataFrame。...参考资料 pandas.Index MultiIndex / Advanced Indexing Indexing Indexing 最基本的索引操作。...= pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second']) >>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2,

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科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

pandas 是基于 numpy 数组构建的，但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。...pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。...8.2.2、pandas Series 类型可以将 Series 类型看作一维数组，字典类型转为 Series 类型/pandas 一维数组，更适合科学计算 from pandas import...为什么 DataFrame 可以理解成 Series 组成的字典？ DataFrame 的数据源可以是字典，Series，也可以是 DataFrame，还可以是 numpy 数组。...多级索引 #使用元组创建一个多级索引 index = pd.MultiIndex.from_tuples(index) #将前面创建的pop的索引重置（reindex）为MultiIndex,就会看到层级索引

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数据分析厉器---pandas入门

series的创建 Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。...import pandas as pd import numpy as np 参数： data：传入的数据，可以是ndarray、list等 index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。...如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...DataFrame创建 DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0 列索引，表名不同列...，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1 pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 0 1 2 0 -1.130305 -0.276684 -1.390081 1

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pandas中的index对象详解

在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。...as np >>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4)) >>> df 0 1 2 3 0 0.776520 0.093637 0.819028...从数组创建用法如下 >>> arrays = [[1, 2, 3, 4], ['A', 'A', 'B', 'B']] >>> pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names...从元组创建用法如下 >>> pd.MultiIndex.from_tuples(([1, 'A'], [2, 'A'], [3, 'B'], [4, 'B'])) MultiIndex([(1, 'A...从数据框创建用法如下 >>> index = pd.DataFrame({'index':[1, 2, 3, 4], 'group':['A', 'A', 'B', 'B']}) >>> index

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·二）

从带标签的框架创建 MultiIndex In [64]: df = pd.DataFrame( ....: { ....: "row": [0, 1, 2], ....:...看这里从文件推断数据类型处理错误行 GH 2886 写入多行索引 CSV 而不写入重复项读取多个文件以创建单个 DataFrame 将多个文件合并为单个 DataFrame 的最佳方法是逐个读取各个框架...展示了一个从 csv 文件中获取数据并按块创建存储的函数，同时进行日期解析。...点击这里查看从文件推断数据类型处理错误行 GH 2886 写入具有多行索引的 CSV，避免写入重复行读取多个文件以创建单个 DataFrame 将多个文件合并为单个 DataFrame 的最佳方法是逐个读取各个框架...，pandas 可以轻松接受 NumPy 记录数组。

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系统性的学会 Pandas，看这一篇就够了！

如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...通过已有数据创建举例一： pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 结果：举例二：创建学生成绩表使用np创建的数组显示方式，比较两者的区别。...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是通过DataFrame上的MultiIndex方法。

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系统性的学会 Pandas，看这一篇就够了！

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系统性总结了 Pandas 所有知识点

如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...举例一：通过已有数据创建 pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 结果：举例二：创建学生成绩表使用np创建的数组显示方式，比较两者的区别。...1.2.3 MultiIndex与Panel 1、MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是通过DataFrame上的MultiIndex方法。

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业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引列值 def pivot_simple(index, columns, values): """...，其行和列索引是相应参数的唯一值读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas...],"impression":[np.sum]}) stack/unstack 事实上，变换一个表只是堆叠DataFrame的一种特殊情况假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip...(col_idx_arr) print "列索引:" print col_idx # 创建DataFrame d = DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3), index

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Pandas笔记

import pandas as pd import numpy as np # 创建一个空的系列 s = pd.Series() # 从ndarray创建一个Series data = np.array...as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() print(df) # 从列表创建DataFrame data = [1,2,3,4,5] # 一维列表，...'b': 10, 'c': 20}] # 列表字典，键作表头，值作值，不提供值为NaN df = pd.DataFrame(data) print(df) # 直接从字典来创建DataFrame data...根据DataFrame的定义可以知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。...创建新的列时，要给出原有dataframe的index，不足时为NaN 列删除删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下： import pandas as pd d =

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Python数据分析pandas之多层高维索引

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6种方式创建多层索引

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业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

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