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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。...例如： import pandas as pd index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'X'), ('B',...例如： import pandas as pd index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']]) data = pd.DataFrame...对于从未听说过Pandas的人来说，多索引（MultiIndex）最直接的用法是使用第二个索引列作为第一个索引列的补充，以唯一地标识每行。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    pandas越来越难学，只能自己找趣味了，你该这么学，No.11

    啊，大海啊，全是水 pandas啊，全是坑 没错，今天继续学习难的 其实从这篇开始，每一篇都是难得.........通过from_tuples创建 import pandas as pd import random arrays = [['bar','bar','baz','baz','foo','foo'], [...最新的0.24版本的pandas里面 看，写就写最新的 增加了一个方法 MultiIndex.from_frame MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None...(df) print(index) 注意啊，这个是0.24版本以上的pandas可以用 小注意 所有的MultiIndex构造函数都接收一个names参数，该参数存储index自己的名称，如果没有传递...，默认值为None 索引可以设置在pandas对象的任意轴上 这种情况，直接抛栗子就好了 data = [[1,2,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6]] arrays = [['bar',

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    数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

    更好的方式：Pandas MultiIndex 幸运的是，Pandas 提供了一种更好的方式。...我们的基于元组的索引，本质上是一个基本的多重索引，而 Pandas 的MultiIndex类型为我们提供了我们希望拥有的操作类型。...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。...类似地，如果你传递一个带有适当元组作为键的字典，Pandas 会自动识别它并默认使用MultiIndex： data = {('California', 2000): 33871648,...旁注：面板数据 Pandas 还有一些我们尚未讨论的基本数据结构，即pd.Panel和pd.Panel4D对象。

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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_frame：根据现有的数据框来直接生成 groupby()：通过数据分组统计得到 pivot_table()：生成透视表的方式来得到 pd.MultiIndex.from_arrays...() 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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    利用query()与eval()优化pandas代码

    因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的「执行效率」以及代码的「简洁性」，需要配合一些pandas中的高级特性。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...」 对于MultiIndex的情况，可分为两种，首先我们来看看MultiIndex的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex...」 而对于MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index

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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。...对于Index对象而言，有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少，从字面含义也可以看出，MultiIndex指的是多层索引，Index是单层索引。...先从单层索引开始介绍，在声明数据框的时候，如果没有指定index和columns参数，pandas会自动生成对应的索引，示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...在pandas中，有以下几种方法，来显示创建数值索引 # 浮点数 >>> pd.Float64Index([1, 2, 3, 4]) Float64Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0],...从元组创建 用法如下 >>> pd.MultiIndex.from_tuples(([1, 'A'], [2, 'A'], [3, 'B'], [4, 'B'])) MultiIndex([(1, 'A

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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。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库 在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....2021, 2021, 2021] } df = pd.DataFrame(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 index = pd.MultiIndex.from_tuples([(2020, 'A'), (2020, 'B'), (2020

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    （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

    因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的执行效率以及代码的简洁性，需要配合一些pandas中的高级特性。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...，目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。 　　...图10 names为空的MultiIndex 　　对于MultiIndex的情况，可分为两种，首先我们来看看MultiIndex的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex...图11 names不为空的MultiIndex 　　而对于MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names

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    【原创佳作】介绍Pandas实战中一些高端玩法

    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...])) output 获取多重索引的值 接下来我们来看一下怎么获取带有多重索引的数据集当中的数据，使用到的数据集是英国三大主要城市伦敦、剑桥和牛津在2019年全天的气候数据，如下所示 import pandas...as pd from pandas import IndexSlice as idx df = pd.read_csv('dataset.csv', index_col=[0,1],...我们将其替换成0，看一下出来的结果 df.xs('Day', level=0, axis=1) output 筛选出来的是三个主要城市2019年白天的气候数据 IndexSlice()方法的调用 同时Pandas...内部也提供了IndexSlice()方法来方便我们更加快捷地提取出多重索引数据集中的数据，代码如下 from pandas import IndexSlice as idx df.loc[ idx

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