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
多重索引设置多重索引# 导入数据import pandas as pdimport numpydf1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")df_new = df1.set_index(["country","director_name"],append=True,drop=False,inplace=True)append参数的含义：a
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2017-09-28 13:48:24
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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
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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pandas的数据规整包含三个方面的内容：1.层次化索引；2.数据集合并；3.重塑。1 层次化索引 在一个轴上拥有多个索引，能以低纬度处理高纬度问题；）层次化索引的赋值：data=pd.Series(np.random.randn(4),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,3]])）层次化索引的子集提取：data['b'] # 外层索引提取data['a':'b'] #
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 >>
原创
2022-06-19 02:33:35
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【导语】Pandas库的名字来源于3种主要数据结构开头字母的缩写：Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。当数据高于二维时，一般却不用 Panel 表示，为什么呢？如果不用 Panel，又该怎么做呢？实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。原因是
目录pd.set_index()设置复合索引设置复合索引 源码pd.set_index()设置复合索引设置复合
原创
2022-12-28 15:23:32
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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
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索引操作及高级索引索引对象Pandas 中的索引都是 Index 对象，又称索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保证数据的安全。例如，创建一个 Series 类对象，为其制定索引，然后再对索引重新赋值后会提示“索引不支持可变操作”的错误信息，示例代码如下：ser_obj = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
ser_ind
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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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,
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([
目录datetime数据类型datetime操作datetime.now()timedelta()字符串转换为datetimedatetime转换为字符串时间序列前言时间序列基础时间序列介绍生成时间序列函数时间序列的索引及选择数据含有重复索引的时间序列移位日期重采样重采样介绍将索引转换为时间序列pd.to_datetime()datetime数据类型datetime操作datetime.now()
一. loc方法的使用通过标签来获得1. 取点取单点取不连续的多个点2. 取行取单行取不连续的多行3. 取列取单列取不连续的多列4. 取连续的多行和不连续的多列二. iloc方法的使用通过位置来获取5. 取行取单行6. 取列取单列取不连续的多列7. 取多行和多列取不连续的多行和多列取...
原创
2022-12-28 15:28:43
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第2章 索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head() School Class Gender Address Height Weight Ma
原创
2021-08-06 09:43:41
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前言复习的灵感来自某天不小心划过跳到了mysql官方文档中，发现官方文档中其实对于Multiple-Column Indexes 也就是多重索引 中有所提及。多列索引的定义MySQL can use multiple-column indexes for queries that test all the columns in the index, or queries that test jus
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
