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
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
pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引
数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组，Series也可以创建多层索引。 s = Series(np.random.randint(0,150,
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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一、DataFrame的索引1，选择列1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 from pandas import Series, DataFrame
4
5 df = DataFrame(np.random.rand(12).reshape((3,4)),
6 index = ['one', 'two',
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2023-07-21 12:23:51
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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
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
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
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
#--------------------------
# 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
一、mergemerge操作实现两个DataFrame之间的合并，类似于sql两个表之间的关联查询。merge的使用方法及参数解释如下：pd.merge(left, right, on=None, how='inner', left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False,
sort=False, suff
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2023-07-21 12:22:48
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/merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下： merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=Tru
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2023-08-21 02:34:15
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前言： 为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。 所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。 上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的，那么拼接
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2023-10-16 23:27:47
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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
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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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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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
