参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas数据框针对高维数据，也有多层索引的办法去应对。多层数据一般长这个样子可以看到AB两大列，下面又有xy两小列。 行有abc三行，又分为onetwo两小行。在分组聚合的时候也会产生多层索引，下面演示一下。导入包和数据import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.
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2024-01-26 07:40:40
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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...
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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
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2021-08-06 09:43:41
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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
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2023-10-04 19:17:18
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目标：学会多层索引的创建学会多层索引的取值学会多层索引的排序一、多层索引的创建1、给Series创建索引① ⽅式⼀：直接使⽤index参数创建 在使⽤index参数时，index的值是⼀个列表，其中的元素是多个列表，每个列表就是⼀层索 引，举个栗⼦：import pandas as pd# 创建Series索引s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[['张三','张三
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2023-12-12 15:36:21
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系列文章目录 pandas深化学习之索引pandas深化学习之排序重塑pandas深化学习之缺失值处理pandas深化学习之字符串处理pandas深化学习之数学运算pandas深化学习之日期时间处理pandas深化学习之重置索引、选择 文章目录系列文章目录前言1.引入库2.造数据3.数据基本信息查询4.时间序列索引相关api总结 前言本文主要记录pandas中缺失值异常值相关的api使用：
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2024-05-15 20:00:51
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Pandas 中的四中索引方式详解总结 Pandas 中的四中索引方式详解第一次使用pandas 对于其中的Series 和DataFrame 的索引弄晕了，所以写了这篇文章详细的分析Pandas中的四中索引方式:1. 默认的索引[] 2.基于位置的索引.iloc 3.基于标签的索引.loc[] 以及混合索引 .ix[]默认索引方式需要看传入内容，如果是数字那么就是基于位置的索引，不会返回最后一
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2023-12-10 07:24:07
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pandas 常用操作1.pandas列属性操作2. pandas填充值3. pandas重复值操作4. pandas根据值排序5. pandas列值操作6. pandas日期操作7. pandas 均线值8. pandas 数据统计9. groupby分组10. query查询操作11. 条件查询行12. 合并dataframe13.行数据操作 1.pandas列属性操作修改列名data=da
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2023-11-11 19:55:10
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各位同学好，今天我向大家介绍一下pandas库中的索引操作--增、删。1. 增加1.1 对series操作方法一：在原有数据上增加，改变原有数据。Series名[新标签名] = 新标签名对应的值 创建Series类型数据ps1，它的标签为'a'到'e'，对应的值为0到4，原标签不存在'g'，使用ps1['
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2023-11-03 08:21:31
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一、调整索引、修改列标签1、调整索引的两种情况：重新索引设置新的索引（1）重新索引索引也是一个对象，所以可对其进行修改。例如：df.index=['a','b','c']>>> df = {'one':pd.Series(np.random.randn(3)),'two':pd.Series(np.random.randn(3)),
'three':pd.Series(np.ra
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2023-07-13 21:51:19
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本文主要介绍pandas层级索引，层级索引swaplevel函数介绍：swaplevel交换内层与外层索引
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2019-10-16 23:45:44
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Pandas索引操作
原创
2022-08-03 17:22:49
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重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。 示例 Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - Sh
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2018-09-13 15:55:00
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# Python中的输出索引以及其应用
在Python编程中，输出索引是一个非常重要的概念，尤其是当我们处理数据结构如列表（List）、元组（Tuple）和字典（Dictionary）时。熟练掌握索引的使用能够帮助我们高效地操作和处理数据。本文将探讨Python中如何有效地使用索引，包括代码示例，并讨论如何使用状态图和关系图来帮助我们更好地理解这一概念。
## 1. 什么是索引？
索引是指一
切片对象PyTypeObject PySlice_Type
切片对象的类型对象。它与 Python 层面的 slice 是相同的对象。int PySlice_Check(PyObject *ob)如果 ob 是一个 slice 对象则返回真值；ob 必须不为 NULL。PyObject* PySli
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2024-10-14 17:09:45
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#pandas的iloc是通过 索引位置获取，修改数据 loc是通过标签修改数据#获取第2行到第六行（索
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2023-02-02 10:04:45
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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
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2022-12-28 15:23:32
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目录
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2022-12-28 15:25:31
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字符串一：基本使用1 用途：记录描述性的状态，比如人的名字、地址、性别2 定义方式：在"",'',""""""内包含一系列的字符msg='hello' #msg=str('hello')
res1=str(1)
res2=str([1,2,3])
print(type(res1),type(res2))
info="'xxx'"3 常用操作+内置的方法优先掌握的操作：1、按索引取值(正向取+反向取
在布尔索引中，我们将根据 DataFrame 中数据的实际值而不是它们的行/列标签或整数位置来选择数
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2022-09-18 00:36:09
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