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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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
#--------------------------
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
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
之前有写过一点多维数据问题，但是之前没有说创建的问题，这里把两部分的内容整合一下。关于多维度数据的创建请参考以下链接： 这里主要说一下怎么筛选多维度数据的问题，以下摘自我之前写的一篇文章：为了更好的达到数据的分类汇总功能，pandas也准备数据透视表功能 需要说明的是：index=代表行标签，columns=代表列标签，value=代表值标签，aggfunc=代表计算方式，len代表计数 可以多个
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2023-09-26 09:33:50
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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
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
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
码字不易，喜欢请点赞！！！摘要这篇主要讲解如何对pandas的DataFrame进行切片，包括取某行、某
原创
2022-07-04 20:44:03
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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
前言最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一起来看看吧。一、创建DataFrame的简单操作：1、根据字典创造：In [1]: import pandas as pd
In [3]: aa={'one':[1,2
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2023-08-04 13:20:07
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0.写在前面pandas不是?熊猫！笔者才疏学浅，今儿才知道，python的pandas库，之所以叫pandas，不是因为pandas的作者喜欢熊猫，而是由三个单词组成的，至于哪三个，笔者留个彩蛋，大家自己查查?在本篇博客你将看到，pandas的DataFrame数据结构的几种索引操作这是本例要用到的DataFrame：import pandas as pd
import numpy as np
# 初识 Python DataFrame 的多重索引
在数据分析和处理时，数据的组织结构往往影响我们的计算和操作效率。在 Python 的数据分析库 Pandas 中，多重索引是一种非常重要的功能。本文将带你一步步学会如何初始化一个 DataFrame 的多重索引，通过简单的示例，你将能够快速上手。
## 整体流程
首先，我们来了解一下实现多重索引的整体流程。下面是一个简单的表格，展示了主
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
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
层级索引分层索引是pandas的一个重要特性，允许在一个轴上拥有多个索引层级，层级索引一般用于数据重塑和分组操作。 index里是一个两层的列表，得到的Series对象为两层索引，这种就是层级索引，通常见到的Series只有键和值两列。multiIndex表示多级索引，用index去查询，可以看到levels表示两个层级中分别有那些标签（两层索引，外层是a，b，c，内层是0，1，2）；labels
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2023-09-28 11:35:24
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文章目录数据集loc索引iloc索引特殊索引修改索引 数据集先建立好如下数据：import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'],
['虚竹', '男', 93, '天上六阳掌', '主角'],
['段誉', '男', 92, '六脉神剑', '主角'],
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2023-07-14 16:07:40
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# Python获取Dataframe的索引
在数据处理和分析中，Dataframe 是一个非常常用的数据结构，它类似于Excel表格，可以用来存储和处理数据。在Python中，pandas 库提供了 Dataframe 类来实现这个功能。有时候我们需要获取 Dataframe 的索引，以便更好地对数据进行处理和分析。
## 获取Dataframe的索引
要获取 Dataframe 的索引，
切片选择#显示第一行数据print(df.head(1)) #显示倒数三行数据print(df.tail(3)) loc df.loc[row_index,col_index] 注意loc是根据行和列的索引进行选择的，行索引就是index，列索引就是列名。loc举例：df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0，列名为‘age’的元素，然后可以
Python 的 enumerate() 函数描述1、enumerate是Python的一个内置函数。 2、enumerate意为：枚举，列举 3、enumerate() 函数用于将一个(可迭代的对象)可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。也就是说，对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引
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2023-08-04 09:52:36
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