开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python Pandas多索引切片/索引以获取重复数据

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作工具，特别适用于处理和分析结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于数据库中的表格，可以存储和操作二维数据。

多索引切片是指在DataFrame中使用多个索引进行数据切片操作。Pandas支持多级索引，也称为层次化索引或多重索引，它可以在一个轴上拥有多个索引级别。多索引切片可以帮助我们更灵活地选择和过滤数据。

在Pandas中，可以使用loc和iloc属性进行多索引切片操作。loc属性用于基于标签进行索引，而iloc属性用于基于位置进行索引。

下面是一个示例，展示如何使用多索引切片来获取重复数据：

import pandas as pd

# 创建一个带有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2],
        'B': [3, 4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# 使用多索引切片获取重复数据
duplicated_data = df[df.duplicated()]

print(duplicated_data)

在上面的示例中，我们首先创建了一个带有多级索引的DataFrame。然后，使用set_index方法将列'A'和列'B'设置为多级索引。最后，使用df.duplicated()方法找到重复的数据，并使用多索引切片df[df.duplicated()]获取重复数据。

Pandas相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:使用切片查询多索引pandas数据帧如何对多索引pandas数据帧进行索引和切片使用xs对多索引pandas数据帧进行切片过滤多索引数据集(python/pandas)Python pandas按多个索引范围切片数据帧使用大列表对多索引pandas数据帧进行切片获取pandas多索引数据帧中索引的标签如何从重复的索引值重新索引为多索引pandas数据帧如何获取数据帧中所有重复项的索引(pandas - python)Python Pandas向多索引数据阵列添加行 Pandas:使用序列的值设置多索引数据帧的切片(对齐)Python:删除pandas数据帧中的重复索引从pandas多索引数据帧获取最大值 Pandas:如何从多索引数据框架中获取特定列从多索引pandas数据帧中获取前3个值如何在保存到csv时删除多索引pandas数据帧中的重复值 python:在FOR循环中获取的多列pandas数据文件在3.0中使用多索引数据框模拟Python 2.0 pandas面板在python中使用pandas访问数据透视表中的多索引值 Python / Pandas -当DataFrame是多索引Dataframe时，如何定义列的数据类型？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python｜Pandas的常用操作

# 4 NaN # dtype: float64 # 使用时间索引以及带标签的Numpy数组创建DataFrame dates = pd.date_range('20200501', periods...df1.sort_values(by='B') # 将df转化为array df1.to_numpy() 04 一般的选择数据 # 直接获取数据 df1['A'] # 按照索引值切片行数据 df1...[0:3] # 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取) df1['20200501':'20200503'] 05 按标签选择数据 # 提取某行数据 df1.loc[dates[0]] # 按照标签选择多列数据...df1.loc[:, ['A', 'B']] # 使用切片获取部分数据（也可以获取一个数值） df1.loc['20200502':'20200504', ['A', 'B']] 06 按位置选择数据...# 使用索引值位置选择 df1.iloc[3] # 使用切片的方式批量选择 df1.iloc[3:5, 0:2] # 使用索引值位置列表选择 df1.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]

2.1K4 0

python数据科学系列：pandas入门详细教程

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...，但要求标签切片类型与索引类型一致。...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 loc/iloc，最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询。...，类似一对多或者多对一连接，此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复，仅能一对一拼接。

13.9K2 0

Pandas 实践手册（一）

本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。...# 查看官方文档 2 Pandas 对象本章节将介绍三种基本的 Pandas 对象（数据结构）：Series、DataFrame 和 Index。...我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...我们可以像字典一样通过索引访问值，也可以使用字典不支持的切片操作（注意此处的切片会包含尾部）： In[12]: population['California'] Out[12]: 38332521 In...Out[21]: Index(['population', 'area'], dtype='object') 因此，DataFrame 对象可以看做是二维 Numpy 数组的推广，其行与列都拥有广义的索引以方便进行数据查询

2K1 0

一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...认识了这两点，那么就很容易理解DataFrame中数据访问的若干方法，比如： 1. [ ]，这是一种最常用的数据访问方式，某种意义上沿袭了Python中的语法糖特色。...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言：当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 2. loc/iloc，可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值（列名和行索引取值）访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询...3. at/iat，其实是可看分别做为loc和iloc的一种特殊形式，只不过不支持切片访问，仅可用于单值提取，即指定单个标签值或单个索引值进行访问，一般返回标量结果，除非标签值存在重复。

3.8K3 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

使用标签 'a':'f' 的切片对象（请注意，与通常的 Python 切片相反，在索引中同时包括起始和停止点！请参阅使用标签进行切片和端点是包含的。）...注意在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是基于 0 的索引。在切片时，起始边界是包含的，而上限是不包含的。...索引对象 pandas 的 Index 类及其子类可视为实现了一个有序多重集。允许存在重复值。 Index 还提供了进行查找、数据对齐和重新索引所必需的基础设施。...请参阅高级索引以了解多重索引的用法。

2371 0

强大且灵活的Python数据处理和分析库：Pandas

Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据分析变得更加简单和便捷。...本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....Pandas提供了广泛的数据操作和转换方法，包括数据读取、数据清洗、数据分组、数据聚合等。它还集成了强大的索引和切片功能，方便快速地获取和处理数据。下面将逐个介绍Pandas库的常见功能和应用场景。...3.1 处理缺失值import pandas as pd# 删除包含缺失值的记录data.dropna()# 填充缺失值data.fillna(0)3.2 处理重复数据import pandas as...as pd# 按条件筛选数据data[data['value'] > 0]# 根据索引或标签切片数据data.loc[10:20, ['category', 'value']]4.3 数据排序与排名import

7892 0

Python 数据处理：Pandas库的使用

本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能...既可以是Index实例，也可以是其他序列型的Python数据结构。...Python切片运算不同，其末端是包含的： print(obj['b':'c']) 用切片可以对Series的相应部分进行设置： obj['b':'c'] = 5 print(obj) 用一个值或序列对...处理整数索引的 Pandas 对象常常难住新手，因为它与 Python 内置的列表和元组的索引语法不同。...DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到，则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集

22.7K1 0

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 (https://pandas.pydata.org/)。...和学习 numpy 一样，学习 pandas 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数据表当对象，我们就按着数据表的创建、数据表的存载、数据表的获取、数据表的合并和连接、数据表的重塑和透视...财务数据等各种数据，可以支持取单品种单指标、多品种单指标和单品种多指标的时间序列数据 (注：不支持多品种多指标)。...但是 wss 支持取多品种多指标某个时间点的截面数据。...【索引和切片数据表】在索引或切片 DataFrame，有很多种方法。

6.2K5 2

快速掌握Series~通过Series索引获取指定值

这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：通过Series的索引获取值位置索引名称索引点索引快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series [L2...位置索引 # 位置索引 print(s[0]) print(s[-1]) print(s[2]) result: 1 4 3 此处的位置索引类似python中的list列表，不仅能够正向索引[从0开始...(s[-1]) # print(s[2]) #此处得到的结果是名称索引 print(s[3]) result: b 由于Series的index是可以重复的，对于位置索引来说无论index是否重复都与索引没有关系...点索引平时使用名称索引以及位置索引足够使用。...点索引使用有很多局限性：点索引只使用于Series的index类型为非数值类型才可以使用；如果Series中的index中有一些索引名称与Python的一些关键字或者一些函数名重名的话，会导致无法获取

5.8K2 0

Python数据分析-pandas库入门

pandas 兼具 NumPy 高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，pandas 是首选 python 库之一。...与 python 的集合不同，pandas 的 Index 可以包含重复的标签，代码示例： dup_labels = pd.Index(['foo','foo','bar','alice']) dup_labels...03-27 8 2019-03-28 12 2019-03-29 16 2019-03-30 20 Freq: D, Name: A, dtype: int64 ''' ## 切片选取多行或多列...参考资料《利用python进行数据分析》

3.7K2 0

数据处理利器pandas入门

探索性分析查看DataFrame数据信息 data.shape data.ndim # 获取数据的维度信息 data.index # 获取索引 data.columns #获取列名查看数据行列对象信息...如果索引越界会诱发IndexError错误，但切片索引允许索引越界。...即获取每个站点时，可以直接获取当前站点的所有要素数据，而且时间索引也按照单个时刻排列，索引不会出现重复值，而之前的存储形式索引会出现重复。索引重复会使得某些操作出错。...sub.xs('1001A', axis=1) 简单绘图在 Python可视化工具概览中我们提到过数据处理和可视化一条龙服务的Pandas，Pandas不仅可以进行数据处理工作，而且其还封装了一些绘图方法...看这里 >>> Python简单高效的可视化神器——Seaborn 后面会继续介绍关于pandas的更多技巧和高级操作。

3.7K3 0

数据分析-pandas库快速了解

1.pandas是什么库 Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...第一列的0，1，2，3是自动索引，第二列是实际数据值，最后的dtype表示数据类型 ? Series类型数据的常见创建方式 python列表 ? 标量值 ? python字典 ? ndarray ?...Series类型数据的基本操作获得索引和数据 ? 更改索引 ? 索引 ? 切片 ?...DataFrame类型数据的基本操作获得行列索引和数据 ? 更改行列索引 ? 选择数据索引切片获取列数据和单个数据 ? 索引切片获取行数据 ?...iloc()：按照索引的位置来选取，这里要注意这种方式是包含切片的末尾的数据的 ? loc()：按照索引index的值选取，如果没有自定义值，行数据也可以通过切片获取。 ? ? ? 4.查看数据 ?

1.2K4 0

50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

字符串的正常操作和正则表达式外，Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，这些方法非常的有用，在进行特征提取或者数据清洗时，非常高效，具体如下：方法说明 get() 获取元素索引位置上的值,索引从...如果未指定 (None)，则切片在左侧是无界的，即从字符串的开头切片。 stop：整数，可选用于切片的右索引位置。如果未指定 (None)，则切片在右侧是无界的，即切片直到字符串的末尾。...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。...Python常用数据类型的基本操作（长文系列第①篇）牛逼！Python的判断、循环和各种表达式（长文系列第②篇）牛逼！Python函数和文件操作（长文系列第③篇）牛逼！...Python错误、异常和模块（长文系列第④篇）吴恩达deeplearining.ai的经典总结资料 Ps：从小程序直接获取下载

6K6 0

python中的元组

要创建简单的数据结构可以使用元组存储数据使用圆括号创建元组 address = ('北京','上海','天津','广州','重庆') 即使没有圆括号 python通常也能识别元组 number...(age); print(addr); 元组操作与列表大部分相同(索引切片，连接）但是创建元组后不能修改内容（无法替换删除现有元组中的元素或者插入新元素）说明: 最好把元组看做由多部分组成的对象...name=name[1:]+('急先锋索超',) +name[:1]; 输出结果： ('没羽箭张青', '青面兽杨志', '急先锋索超', '双枪将董平') 在元组中使用 * 重复运算符如： 8...print(datas[1]); #索引 print(data[2][1]); #切片输出结果 ("'jon'", 234, 255.0) 123 如果想循环所有记录并将字段进行运算则： for ...name ,age,add = date; 5，元组不可以使用常规方法被修改或者添加项但是可以使用切片运算符和连接用算符进行此操作 6，*在元组中可以作为重复运算符 7，同时使用元组和列表的用法

1.1K1 0

小蛇学python（18）pandas的数据聚合与分组计算

pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...image.png 通过函数进行分组这是一个极具python特色的功能。 ? image.png 如果你想使用的自己的聚合函数，只需要将其传入aggregate或者agg方法即可。 ?...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...至于为什么不准确为零，这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题，不在我们讨论之内。

2.4K2 0

Pandas知识点-索引和切片操作

索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...三、读取指定位置的数据 ? Pandas中获取指定位置数据的索引方式默认是“先列后行”，这与numpy中ndarray的索引方式“先行后列”是相反的。...在Pandas中，取数据的逻辑通常是先获取某一列数据，然后再取这列数据中的某个数据，所以默认采用了“先列后行”的方式，如果顺序反了会报错。 ?...使用iloc进行切片操作时，切片规则与Python基本的切片规则相同，传入的切片索引是左闭右开的(包含起始值，不包含结束值)。 ?...以上就是Pandas中的索引和切片基本操作介绍，如果需要获取数据和代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas03”关键字获取本文代码和数据。

2.3K2 0

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

可解释性：反映数据是否容易理解 1.1.4 常见的数据问题数据缺失：数据缺失是一类属性值为空的问题。数据重复：数据重复是一类同一条数据多次出现的问题。...初始数据获取是预处理的第一步，该步骤主要负责从文件、数据库、网页等众多渠道中获取数据，以得到预处理的初始数据，为后续的处理工作做好数据准备。...，进而获取该列索引对应的一列数据。...需要说明的是，若变量是一个DataFrame类对象，它在使用"loc[索引]"或"iloc[索引]"访问数据时会将索引视为行索引，获取该索引对应的一行数据。...与单层索引相比，分层索引只适用于[]、loc和iloc，且用法大致相同。使用[]访问数据由于分层索引的索引层数比单层索引多，在使用[]方式访问数据时，需要根据不同的需求传入不同层级的索引。

3K2 0

理解Python列表索引和切片

标签：Python与Excel,pandas 这是一个重要的话题，因为我们将在pandas中大量使用这些技术。Python列表索引和切片是指如何从列表或类似数组的对象中选择和筛选数据。...在本文中，我们不需要任何库，只需要纯Python列表操作。注意，Python使用基于0的索引，这意味着索引从0开始，而不是从1开始。...选择项目元素图2 从列表末尾访问项目元素图3 切片/选择各种项目 python列表使用符号[n:m]来表示一个“切片”，字面上是指从第n项到第m项的多个连续项。...Python列表切片有一种奇怪的表示法：开始项使用基于0的索引，而结束项使用基于1的索引。参阅下面的代码和视觉辅助工具以供参考。...图7 从列表中删除重复值列表可以包含任何类型的数据项，包括重复项。有几种方法可以删除重复的值，这里将介绍一种更具python风格的方法。为此，我们需要了解另一种数据结构：集（set）。

2.4K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

启用自动和明确的数据对齐。允许直观地获取和设置数据集的子集。在本节中，我们将重点放在最后一点上：即如何切片、切块和通常获取和设置 pandas 对象的子集。...注意 Python 和 NumPy 索引运算符 [] 和属性运算符 . 提供了对 pandas 数据结构的快速简便访问，适用于各种用例。...如果请求的索引器超出范围，.iloc将引发IndexError，除了切片索引器允许超出范围索引（这符合 Python/NumPy 的切片语义）。允许的输入为：一个整数，例如5。...从具有多轴选择的对象获取值使用以下表示法（以.loc为例，但以下内容也适用于.iloc）。任何轴访问器都可以是空切片:。...pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是0-based索引。在切片时，起始边界是包含的，而上限是排除的。

3801 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...图5 获取多列方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。

19.1K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭