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
本文摘抄自美团的技术博客 MySQL索引原理及慢查询优化索引的数据结构前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个
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2023-09-18 06:27:27
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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
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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# Python 多重索引 Columns 的使用
Python 的 Pandas 库非常强大，是数据分析中不可或缺的工具之一。其中，多重索引（MultiIndex）是一项重要的功能，可用于创建层次化的索引数据结构，尤其是在 DataFrame 的 columns 部分。这使得从多个维度对数据进行分析和展示变得更加方便。
## 什么是多重索引？
多重索引是指在横纵坐标上都有多层次的索引，可以
# Python多重索引科普文章
在Python的Pandas库中，多重索引（MultiIndex）是一种强大的数据结构，它允许我们以多维方式组织数据。本文将介绍多重索引的基本概念、创建方法以及一些常见的操作。
## 多重索引的基本概念
多重索引是由多个索引组成的索引，可以看作是一个嵌套的索引结构。它允许我们以多维方式组织数据，使得数据的组织和访问更加灵活。
## 创建多重索引
我们可以
>>>import pandas as pd
>>>position=pd.read_csv('DataAnalyst.csv',encoding='gbk')
>>>company=pd.read_csv('company_sql.csv',encoding='gbk')
>>>company.head()
compa
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2023-09-19 11:29:14
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文章目录多层索引多层索引概述多层索引操作数据查询数据重塑与透视数据透视【pivot】数据堆叠【stack/unstack】交叉表 【crosstab】数据转置【.T】数据融合【melt】虚拟变量【get_dummies】因子化【factorize】爆炸列表【explode】 多层索引此前处理的数据均为单层索引，即熟知的数学矩阵的样式，多层索引即为高维数据的处理 何为多层索引,一个轴上有多层的索引
如果不懂 numpy，请别说自己是 python 程序员关注我你就是我的人了大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合（you）格（xiu）的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把
Python笔记，涵盖序列、索引、分片等知识点
Python包含6种内建序列：列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。
这些序列支持通用的操作：索引索引是从0开始计数；当索引值为负数时，表示从最后一个元素（从右到左）开始计数。这里列举几个例子：#字符串字面值可以直接使用索引，不需要专门的变量引用
>>&g
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DataFrame数据
多重搜索算法 In this tutorial, we’ll discuss and implement a search feature that displays the matched results in a drop-down beside allowing to filter the ListView results based on the searched string. This
# Python多重索引转置
在Python编程中，我们经常会使用列表、数组、矩阵等数据结构进行数据处理和分析。而当数据量大且复杂时，使用多重索引可以更方便地对数据进行操作和转置。
## 什么是多重索引
多重索引，也称为层次索引或者多级索引，是指在一个轴上拥有多个级别的索引。通过多重索引，我们可以将数据按照多个维度进行分类或者分组，从而更方便地进行数据分析。
## 多重索引的优点
使用多
# Python多重指标如何索引
在Python中，我们经常会遇到需要同时使用多个指标来索引数据的情况，这时候就需要使用多重索引技术。多重指标索引可以让我们更方便地处理多维数据，提高数据分析和处理的效率。在本文中，我们将介绍如何使用多重指标来索引数据，以解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有一份销售数据表，其中包含了销售额、销量和利润等指标，我们希望根据不同的指标来索引数据，以便进
# 合并Python多重索引
在Python中，多重索引是指DataFrame或Series对象中具有多个层级的索引。当我们需要合并具有多重索引的数据时，可能会遇到一些困难。本文将介绍如何合并具有多重索引的数据，并提供代码示例和详细解释。
## 什么是多重索引
在Python的pandas库中，我们可以使用MultiIndex对象创建具有多个层级的索引。这种多重索引可以使我们更好地组织和处理
# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html
# MultiIndex / Advanced Indexing
# pandas 0.22.0
# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html
# MultiIndex / Advanced Indexi
*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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多重索引十分钟看完多重索引# 如果不想用默认的稀疏化的索引显示形式，可以进行修改
with pd.option_context('display.multi_sparse', False):
pass
# 新建一个多重索引DaraFrame：多重索引由MultiIndex创建，索引值至少有两个List，可以具有List数量个索引名
# 从元组创建MultiIndex.from_tuple
1：多重索引的构造>>> #下面显示构造pd.MultiIndex
>>> df1=DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(6,3)),columns=['java','html5','python'])
>>> import pandas as pd
>>> df1=DataFrame
当数据中的dataframe(df)是一个二重索引且某一层索引的第二层索引值并不是全部索引值时，我们应该如何在该层索引插入第二层索引没有的值呢？本文记录自己的学习遇到的情况~如以下的df import numpy as np
import pandas as pd
import random
tuples=list(zip(['A','B'],['a','b']))
data=np.array([
