Pandas的分层索引MultiIndex为什么要学习分层索引MultiIndex？分层索引：在一个轴向上拥有多个索引层级，可以表达更高维度数据的形式；可以更方便的进行数据筛选，如果有序则性能更好；groupby等操作的结果，如果是多KEY，结果是分层索引，需要会使用一般不需要自己创建分层索引(MultiIndex有构造函数但一般不用)演示数据：百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据
一，多层级索引的Series的取值创建示例数据：import numpy as pyimport pandas as pdsr=pd.Series([78,89,75,88], index=[['宁晨','宁晨','艾然','艾然'], ['语文','数学','语文','数学']])sr.index.names=['姓名','科目']查
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IndexMultiIndex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，panda
import numpy as np
import pandas as pd
#DataFrame创建
#1.通过字典创建三行两列，使用默认索引
d = {"code":[1,2,3],"name":['zhangsan','lisi','wangwu']}
pd.DataFrame(data=d)
# Out[162]:
# code name
# 0 1 zhan
作者 | 俊欣相信大家平常在工作学习当中，需要处理的数据集是十分复杂的，数据集当中的索引也是有多个层级的，那么今天小编就来和大家分享一下DataFrame数据集当中的分层索引问题。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Data
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。层次化索引层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽
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2023-10-04 19:17:18
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DataFrame的这些操作和Series很相似，这里简单介绍一下。一，应用和应用映射apply()函数对每个轴应用一个函数，applymap()函数对每个元素应用一个函数： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
DataFrame.applymap(self, func
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。层次化索引层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象
# 实现Python DataFrame Index索引
## 1. 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现“python dataframe index索引”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个DataFrame |
| 步骤二 | 设置索引 |
| 步骤三 | 对索引进行操作 |
## 2. 每一步具体操作
### 步骤一
一、多级索引
1、Series多级索引示例：
data = pd.Series(np.random.randn(9),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]])
a 1 -0.204708
2 0.478943
3 -0.519439
b 1
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2023-06-16 09:42:32
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MultiIndexMultiIndex，即具有多个层次的索引，有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引，我们就可以使用高层次的索引，来操作整个索引组的数据。创建方式第一种我们在创建Series或DataFrame时，可以通过给index（columns）参数传递多维数组，进而构建多维索引。【数组中每个维度对应位置的元素，组成每个索引值】 多维索引的也可以设置名称（names属性），属性的
今天我们来聊一下Pandas当中的数据集中带有多重索引的数据分析实战通常我们接触比较多的是单层索引（左图），而多级索引也就意味着数据集当中的行索引有多个层级（右图），具体的如下图所示AUTUMN导入数据我们先导入数据与pandas模块，源数据获取import pandas as pd
## 导入数据集
df = pd.read_csv('dataset.csv')
df.head()output
# Python DataFrame Index条件查找
在Python的数据处理库Pandas中，DataFrame是一种常用的数据结构，它类似于Excel表格，可以进行数据的整理、处理和分析。在实际应用中，我们经常需要根据某些条件来查找和筛选数据。本文将介绍如何使用Pandas中的DataFrame进行条件查找。
## 流程概述
下面是实现Python DataFrame Index条件
1、生成两层行索引、列索引的样本数据1）生成 DataFrameimport pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
df
DataFrameDataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。行索引：index列索引：columns值：values（numpy的二维数组）1、DataFrame的创建最常用的方法是传递一个字典
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2023-07-21 22:00:45
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1 df[i] 其中i是0,1,2,3，... 此时选中的是dataframe的第i列2 dataframe查看每一列是否有缺失值 1 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值
2 print(type(temp))
3 print(temp) #若为False,则无缺失值，为True,则有缺失值 3 dataframe 更
Pandas简介 Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas是基于NumPy构建的，是为了解决数据分析
文章目录目标 ： 数据的分组聚合数据的索引数据的索引数据的分组聚合作图 目标 ： 数据的分组聚合目标 ： 1 . 统计美国和中国的星巴克数量
2 . 统计中国每个省份星巴克数量# 分组 data.groupby(by = “分组对象”)
# 根据某一列进行分组，分成一个个大元组，元组第一维是分组标签元素 ， 第二维是数据
#--------------------------
## Python 中多重索引取值
在 Python 中，我们常常会遇到需要对多维数据进行索引和取值的情况。多重索引取值可以帮助我们轻松地获取需要的数据，提高代码的可读性和效率。本文将介绍在 Python 中如何实现多重索引取值，并提供相应的代码示例。
### 1. 多重索引的概念
多重索引是指在一个数据结构中使用多个索引值来获取数据的方法。在 Python 中，常见的多重索引数据结构包括列
*如果你是萌新，欢迎共同学习如果你是大佬，欢迎指出错误如果你是找茬，出门左拐不谢正文开始了……一、print（）1、print 如同其中文意思，打印 ，python中的效果也是一样的当输入 print('Hello , world ! ') 运行后的结果 Hello , world ! （tips : 在python中，所有代码都是英文状态下输入，括号、引号也是如此） print('He
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2023-08-05 14:00:12
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