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
转载
2024-04-26 16:05:03
477阅读
问：什么是索引？索引是一种能帮助 MySQL 提高查询效率的数据结构。问：为什么添加索引能提高查询效率？索引可以将无序内容转换为有序的一个集合（相对），就如同新华字典，如果没有目录，那么查询一个汉字就需要很长时间了。如果没有索引我们查询数据是需要遍历双向链表来定位对应的page，现在通过索引创建的“目录”就可以很快定位对应页上了！ 其实底层实现的结构就是B+树，B+树作为树的一种实现能够让我们很快
在pandas中，当涉及到高维数据时，通常用多层次索引来表示。当然pandas中还有一个panel数据结构，可表示三维的数据，但是pandas官方推荐使用多层次索引，不提倡使用panel数据结构，而且panel未来也将会被pandas抛弃。下面我们来说明一下pandas中多层次索引该怎么使用。  
转载
2023-11-25 10:57:45
145阅读
字符串Python程序中，如果我们把单个或多个字符用单引号或者双引号包围起来，就可以表示一个字符串。s1 = 'hello, world!'
s2 = "hello, world!"
# 以三个双引号或单引号开头的字符串可以折行
s3 = """
hello,
world!
"""
print(s1, s2, s3, end='')可以在字符串中使用\（反斜杠）来表示转义，也就是说\后面的字符不
双指针有两种：1）快慢指针：两个指针向同一个方向前进，一快一慢；2）左右指针：两个指针相向或相背移动快慢指针【简单】26. 删除有序数组中的重复项https://leetcode.cn/problems/remove-duplicates-from-sorted-array 给你一个 升序排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素
转载
2024-04-22 19:51:50
22阅读
什么是分层索引？分层索引是Pandas的重要特性，它允许你在一个轴向上（行、列)拥有多个索引层级。 举一个简单的例子：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]])
print(data)
print(data.i
转载
2023-09-30 21:07:37
367阅读
为了方便自己使用以免忘记而写的。 jupyter notebook取消缩进快捷键(取消缩进代码块)：选中，然后Ctrl+[ jupyter notebook用清华源安装库（直接换库名就行）：# 安装导入execl库，注意：使用外网连不上清华源
# !pip install xlwings -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si
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
转载
2024-04-25 09:47:10
177阅读
21_Pandas.DataFrame,重置Series的索引index(reset_index)如果使用reset_index（）方法，则可以将pandas.DataFrame，pandas.Series的索引索引（行名称，行标签）重新分配为从0开始的序列号（行号）。如果将行号用作索引，则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时，重新索引会更容易。当行名（行标签）用作索引时，它也可用于删除
转载
2023-11-28 10:24:10
352阅读
DataFrame对象有多种比较方便的索引方式，以下一一进行总结DataFrame对象为df1. df[val]这边注意，返回的是DataFrame的副本，而不是视图其中val可以是
1. 列名，也就是columns名，可以是单个列或者是由列名组成的列表，如果是单个列名则返回Serie对
象，如果是列表则返回DataFrame对象
2. 分片，用来进行行切片，比如df[:]，则会选择所有的行，即使
转载
2023-07-14 16:12:32
132阅读
pandas.DataFrame 的操作简单经验（创建，索引，增添，删除）在网上搜过许多关于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。一创建DataFrame的简单操作：1.根据字典创造：In [1]: import pandas as pd
In [
转载
2024-03-18 16:07:32
25阅读
本人依据上课学习内容，将dataframe内容浓缩为代码块，一下是今天学习的第一部分: 1.dataframe创建 2.dataframe索引 3.dataframe数据访问（重要） 4.dataframe数据编辑 5.pandas数据读写 6.dataframe统计描述 ----更新记录---- 2021/12/13更新了数据编辑的drop函数的axis问题例子；更新了数据访问布尔索引的例子；想
转载
2024-02-23 15:31:50
29阅读
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
转载
2023-08-04 13:20:07
600阅读
1. Series的索引和切片1.1 Series的索引：可以使用中括号取单个索引（此时返回的是元素类型），或者中括号里一个列表取多个索引（此时返回的仍然是一个Series类型）。分为显示索引和隐式索引：(1) 显式索引：使用index中的元素作为索引值使用.loc[ ]s = pd.Series({'Python': 150, 'NumPy': 100, 'Pandas': 130})
转载
2024-06-19 09:10:32
132阅读
递归(recursion)在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法。递归一词还较常用于描述以自相似方法重复事物的过程。例如，当两面镜子相互之间近似平行时，镜中嵌套的图像是以无限递归的形式出现的。
可以理解为：指的是一个函数不断调用自身的行为。 语言例子(Language examples)：从前有座山，山里有座庙，庙里有
回顾 在数据处理进阶pandas入门(四)中，我们介绍了pandas中DataFrame的基本概念和常用创建方法，包括通过二维ndarray、数组字典、Series字典、嵌套字典、字典列表等方式创建。今天我们来看一下DataFrame的索引和切片的相关知识。 DataFrame有行索引和列索引，可以看做是由Series组成的字典。基于列的索引和切片 pandas中，对DataFrame进行列的索引
转载
2024-04-18 12:19:32
43阅读
行索引dataframe的行索引方法有三种，分别为loc，iloc,ixlocloc是基于行索引（index），或者说是行的名称进行索引的。比如如果说有自己认为设置了索引的名称，在进行检索时使用loc，就只能输入行的名称。但是如果index是默认的递增数，那么和iloc没有区别。要注意此时如果使用切片索引，如[0:k]那么取的是index从0到k的k+1个行，而不是k-1行。ilociloc是根据
转载
2023-07-14 16:07:31
945阅读
DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引。本篇主要介绍DataFrame的构造和索引。构造：二维结构一维结构的字典字典的字典索引：直接索引单个label索引（列）label序列索引（列）label（integer）切片索引（行）布尔索引（行）label索引（DataFrama.loc()）单个索引&切片索引&
转载
2023-08-31 21:50:34
173阅读
1 分层索引很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，抑或是某种不易于分析的格式进行排列，对这些进行数据联合，链接以及重拍列。 分层索引是pandas的重要特性，允许你在一个轴向上拥有多个索引层级。data = pd.Series(np.random.randn(9),
index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd
转载
2024-05-04 19:51:41
52阅读
Pandas 十七：分层索引MultiIndex一、Series的分层索引MultiIndex二、Series有多层索引MultiIndex怎样筛选数据？三、DataFrame的多层索引MultiIndex四、DataFrame有多层索引MultiIndex怎样筛选数据？ 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
转载
2024-05-08 19:00:26
15阅读
