在multiIndex中选择多个关键点
是指在使用Pandas库进行数据分析时，通过多个关键点对数据进行索引和筛选。multiIndex是Pandas中的一种数据结构，用于处理具有多个层次结构的索引。
multiIndex的优势在于可以对复杂的数据进行灵活的查询和分析。通过选择多个关键点，可以根据不同的层次结构对数据进行精确的定位和过滤，从而更好地理解和分析数据。
应用场景：
- 多维度数据分析：当数据具有多个维度时，可以使用multiIndex选择多个关键点来对数据进行分析，例如对销售数据进行按地区、时间、产品等多个维度的分析。
- 数据透视表：通过使用multiIndex选择多个关键点，可以方便地创建数据透视表，对数据进行汇总和统计。
- 数据筛选和过滤：通过选择多个关键点，可以根据不同的条件对数据进行筛选和过滤，从而得到特定的数据子集。
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这样做的目的是使用几个关键组合访问数据文件的各个部分，如下所示：df.ix['somePath','somePhrase']
显然，这种具有多个键的选择只有在数据的MultiIndex被排序到足够的深度时才有可能。在这种情况下，由于im提供了两个键，所以只有当数据格式的.ix被排序到至少2的深度时，MultiIndex操作才不会失败。由于某些原因，当Im
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给定多个索引数据，如何选择与索引的一个标签相关的所有行，以及列中具有特定值的行？下面是一个示例dataframe：df = pd.DataFrame([1,1,1,4,5,1,1,61,4,51,1,1,4,
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public static <T> List<T> multiIndexindexedElements.add
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我有一只熊猫数据，里面有多个索引，里面有各种各样的数据。最小的例子可以是这个：number = [4, 3, 1, 2]idx = pd.MultiIndex.from_arrays它似乎有一个内置的函数：，但它只是对MultiIndex进行排序，我也想不出如何使它沿着索引对数据进行排序。df.columns.sortlevel(lev
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我有一个MultiIndex数据，我试图根据列中的值范围和最外层的索引级别进行索引。因此，使用下面的示例，例如，我试图从v2中选择作为索引l2 ( v1 > 12 )的值
我可以使用多个索引语句(如：df[df.v1>12].loc['l2', 'v2'] )来实现这一点，但这似乎不太理想我一直在试图弄清楚如何使用pd.IndexSlice，但似乎无法理解文档的MultiIndex部分中</e
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我在不同的时间点(status)对一个MultiIndex DataFrame中的多个主题(id)进行了一系列观察(id)：id n04 1 xx xxx 3 xx abc
我想放弃status=='abc'之前的每一个观察，来创建一个新的MultiIndex
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在熊猫中，您可以找到df的列：columns=df.columns.tolist()例如columns=[('A'),('B'),...]
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我有两个数据帧，df1和df2。现在，df1包含6条记录，df2包含4条记录。我想把无与伦比的记录拿出来。我试过了，但是得到了一个错误ValueError: Can only compare identically-labelled DataFrame objects，我想这是由于df的长度，因为df1有6，df2有4，但是如何比较它们并得到不匹配的行呢？df1=0 1 2 32 3 5 54 6 7 8
a b c1 5 6 7
2 6
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我有几个函数可以在熊猫的dataframe中创建新的列，作为dataframe中现有列的函数。这里我有两个不同的场景：(1) dataframe不是multiIndex，它有一组列，例如a、b和(2)数据帧是multiIndex，现在有相同的列头重复N次，例如( a，1)，(b,1)，(a,2)我一直在按照下面所示的样式来实现上述功能： if multiindex(df): d
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我想对DataFrame的一些列执行相同的操作，将每一行用作多索引编辑的Series中的一组索引层。中。另一个明显的替代方案是s.ix[d]，它给我的错误是“无法使用多维关键字进行索引”，因此显然也不支持这一点。我知道我可以通过将DataFrame转换为列表列表，或者使用逐行的apply逐个获取每一项来实现这一点，但是没有任何方法可以在不产生大量开销的情况下完成这项工作吗？如何一次对多个列执行与Series.map等效的操作？
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我使用另一个Dataframe创建了带有MultiIndex的Dataframe：或
multindexed_df.sort_index(level=&#x
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index = pd.MultiIndex(levels=[[u'foo', u'bar'], [u'one', np.nan]],1
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在中选择框架的关键点
、、、、
我的查询与此/Webdriver的框架类型硒选择相关。
我是Selenium的初学者，我想知道如何在Selenium中选择或选择一个框架。需要考虑的要点是什么？和文件夹结构(简单的层次结构)。
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在numpy中，我们可以选择最后一个用省略号索引的轴，f.i。array[..., 4]。在用于构造大量数据的Pandas DataFrames中，我喜欢使用MultiIndex (我认为这是DataFrame的某种附加维度)。如果我想选择DataFrame df的一个给定子集(在本例中是列MultiIndex的最后一层中的所有列'key' )，则可以使用交叉选择方法xs进行<e
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我没有找到任何关于如何通过标签选择Pandas多索引对象的解释。下面是文档()中的一个示例 ...:labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
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浏览 0提问于2016-08-22得票数 1
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