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【数据处理包Pandas】数据透视表

首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...df2 = df2.unstack(level=2) df2 小结： （1）stack是把列索引变成行索引，unstack是把行索引变成列索引，默认都是改变最低级的索引；如果需要要修改其他级别的索引...常见的值包括sum、mean、median、min、max等。 margins：可选参数，布尔值，默认为False，如果为True，则添加行/列总计。...dropna：可选参数，布尔值，默认为True，表示是否删除任何具有缺失值的行。 normalize：可选参数，布尔值或’all’，默认为False。如果为True，则返回相对频率（百分比形式）。

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【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex

前言 Pandas中的多级索引（MultiIndex）是指在一个DataFrame或Series中，使用多个索引级别来组织数据。多级索引可用于存储高维数据，如时间序列数据或具有多个分类变量的数据。...在Pandas中，MultiIndex可以通过以下方式创建： 使用元组列表创建：通过传递每个级别上的唯一值列表的元组列表来创建MultiIndex。...([index1, index2]) 创建MultiIndex后，可以使用MultiIndex.get_level_values()方法获取每个级别的值，并使用loc()方法选择特定级别的数据。...pdi.swap_levels (obj, src=-2, dst=-1)交换两个级别(默认是两个最内层的级别) pdi.move_level (obj, src, dst)将特定级别src移动到指定位置...11.读写多索引dataframe到磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将具有多重索引的DataFrame写入CSV文件:df.to_csv('df.csv ')。

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    Pandas高级数据处理：多级索引

    一、多级索引简介Pandas中的多级索引（MultiIndex）是用于表示更高维度数据的一种方式，它允许我们在一个轴上拥有多个层次的索引。这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。...我们可以将产品类别和地区作为两个级别的索引来组织数据。这样可以方便地查询特定地区下某个类别的销售情况，也可以汇总不同地区的同一类别的销售总量等。...xs()方法用于截取指定级别的数据，level参数指定了要截取的级别名称。（三）聚合操作复杂在多级索引的数据上进行聚合操作（如求和、平均值等）时，可能会出现一些复杂的情况。...解决方法：可以使用groupby()方法结合sum()等聚合函数。groupby()方法可以指定按照哪些级别进行分组，然后再进行聚合操作。...可以通过df.index.levels查看各个级别的索引标签，确保使用的标签准确无误。

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    Pandas图鉴(四)：MultiIndex

    你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...在其内部，它只是一个扁平的标签序列，如下图所示： 还可以通过对行标签进行排序来获得同样的groupby效果： sort_index 你甚至可以通过设置一个相应的Pandas option 来完全禁用可视化分组...levels 和 codes 是通过将某一级别的常规标签列表分解成，以加快像透视、连接等操作： pdi.get_level(df, 0) == Int64Index([2010, 2010, 2020,...pdi库有一个辅助函数locked（以及一个默认为inplace=True的别名lock），用于锁定某个MultiIndex级别的顺序，将该level提升到CategoricalIndex： level...) 交换两个level（默认为最里面的两个级别），将inplace和sort参数添加到df.swaplevel中 pdi.move_level(obj, src, dst)将一个特定的级别src移动到指定的位置

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

    查看食谱以获取一些��级策略。 层次化索引（MultiIndex） 层次化/多级索引非常令人兴奋，因为它为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，特别是用于处理更高维数据。...你可以像通过标签索引一样提供任何选择器，参见按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。 你可以使用slice(None)来选择该级别的所有内容。...swaplevel()方法可以交换两个级别的顺序： In [89]: df[:5] Out[89]: 0 1 one y 1.519970 -0.493662 x 0.600178...特别是，可以指定 MultiIndex 级别的名称，如果稍后使用 reset_index() 将值从 MultiIndex 移动到列中，则这很有用。...为了实现这一点，我们做出了设计选择，使基于标签的切片包括两个端点： In [229]: s.loc["c":"e"] Out[229]: c -0.130121 d -0.476046 e

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

    你可以像通过标签索引一样提供任何选择器，参见按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。 你可以使用slice(None)来选择该级别的所有内容。...`的`xs()`方法另外接受一个级别参数，以便更轻松地选择`MultiIndex`的特定级别的数据。...特别是，可以指定MultiIndex级别的名称，如果稍后使用reset_index()将值从MultiIndex移动到列中，则这是有用的。...您可以提供任何选择器，就像您正在按标签进行索引一样，请参阅按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。 您可以使用slice(None)来选择该级别的所有内容。...特别是，可以指定MultiIndex级别的名称，这在稍后使用reset_index()将值从MultiIndex移动到列时非常有用。

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    Pandas 高级教程——多级索引

    Python Pandas 高级教程：多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。...创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引 创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...(data) df.set_index(['Year', 'Category'], inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引...多级索引的交换与排序 6.1 使用 swaplevel 方法交换索引级别 # 使用 swaplevel 方法交换索引级别 swapped_df = df.swaplevel('Year', 'Category...多级索引的聚合操作 # 使用多级索引进行聚合操作 aggregated_result = df.groupby(level='Year').sum() 8.

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    Pandas

    提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组，并对各组进行统计计算。...object 的描述性统计 GroupBy object.count()——返回每组记录数量，包括缺失值。...缺失值处理 缺失值识别： pandas.DataFrame.isnull()和 pandas.DataFrame.notnull()方法识别缺失值和非缺失值,两个方法会返回一个与输入同型的布尔df。...and Merge) 通过一个或多个键将两个数据集的列连接起来（完成 SQl 的 join 操作）:pandas.merge()函数和pandas.DataFrame.join()方法，多表的连接要把被连接的...用户也可以使用 pandas.DataFrame.quantile()方法获得特征的具有相同位置间隔的不同分位数，使用pandas.cut()方法按照各个分位数切割区间，设计等频法离散化连续数据。

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    Pandas透视表及应用

    Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数  分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月...全部销售订单数 会销比统计的是会员消费占所有销售金额的比例 通过会销比可以衡量会员的整体质量  加载数据 custom_consume=pd.read_excel('data/会员消费报表.xlsx') all_orders...=pd.read_excel('data/全国销售订单数量表.xlsx') custom_consume.head() all_orders.head()  为会员消费报表添加年月列 merge连接相当于

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    Pandas入门教程

    group = data.groupby(data['name']) # 根据职位名称进行分组 group 根据职位名称进行分组: pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...如果通过了多个级别，则应包含元组。 levels: 序列列表，默认无。用于构建 MultiIndex 的特定级别（唯一值）。否则，它们将从密钥中推断出来。 names: 列表，默认无。...生成的分层索引中级别的名称。 verify_integrity: 布尔值，默认为 False。检查新的串联轴是否包含重复项。相对于实际的数据串联，这可能非常昂贵。 copy: 布尔值，默认为真。...或命名的 Series 对象;right：另一个 DataFrame 或命名的 Series 对象; on: 要加入的列或索引级别名称; left_on：左侧 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组;right_on：来自正确 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键。

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    Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

    Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...为了解决这些问题，Pandas又有两种方括号的 "口味"： .loc[]总是使用标签并包括区间的两端； .iloc[]总是使用位置索引，并排除了右端。...3]，具有本文的这个和其他功能。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是： 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）： 所有操作都不包括

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    数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

    到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...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。...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。...'b'], [1, 2]], labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) ''' 类似地，你可以通过传递levels（列表的列表，包含每个级别的可用索引值...这个语法实际上是GroupBy函数的简写，我们将在“聚合和分组”中讨论。虽然这是一个玩具示例，但许多真实世界的数据集具有相似的层次结构。

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    【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

    首先，导入 NumPy 库和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引 如果想产生如下图所示的学生成绩表： 因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...sort_index()没有指明对哪个级别的列索引排序，默认对两级列索引都做了排序。...,相邻级别间用逗号分隔； （3）未指明的高级别行/列索引需要用slice(None)表示取任意值（例如#1处的第1级列索引）；未指明的低级别索引可以不写（例如#1处的第2级行索引）；如果同级别的索引有多个

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    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    2.1 数据变换方法（6.2.1 ） 数据变换的常见处理方式包括： 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 在对数据进行分析或挖掘之前，数据必须满足一定的条件: 比如方差分析时要求数据具有正态性...连续属性变换成分类属性涉及两个子任务：决定需要多少个分类变量，以及确定如何将连续属性值映射到这些分类值。...本文介绍的Pandas中关于数据变换的基本操作包括轴向旋转（6.2.2小节）、分组与聚合（6.2.3小节）、哑变量处理（6.2.4小节）和面元划分（6.2.5小节）。...使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。..."key")['data'].value_counts()) 输出为： 2.3.2 聚合操作 （6.2.3 ） pandas中可通过多种方式实现聚合操作，除前面介绍过的内置统计方法之外，还包括agg

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