使用多索引重塑Pandas数据帧

是一种数据操作技术，可以通过重新组织数据帧的索引来改变数据的结构和布局。这种操作可以帮助我们更方便地进行数据分析和处理。

多索引是指在数据帧中使用多个层次化的索引，可以将数据按照多个维度进行分类和组织。通过多索引重塑，我们可以将数据帧中的某一列或多列作为新的索引，从而改变数据的结构。

重塑数据帧的方法有两种：stack()和unstack()。stack()方法可以将数据帧的列索引转换为行索引，而unstack()方法则可以将数据帧的行索引转换为列索引。

使用多索引重塑Pandas数据帧的优势包括：

提供更灵活的数据分析和处理方式：通过多索引重塑，可以将数据按照多个维度进行分类和组织，从而更方便地进行数据分析和处理。
支持多层次的数据分析：多索引可以创建多层次的数据结构，使得数据分析可以在不同层次上进行，更加灵活和全面。
提高数据查询和筛选的效率：通过多索引重塑，可以将数据按照多个维度进行组织，使得数据查询和筛选更加高效和方便。

多索引重塑Pandas数据帧的应用场景包括：

时间序列数据分析：通过将时间列作为索引，可以方便地对时间序列数据进行分析和处理。
多维度数据分析：通过将多个维度的列作为索引，可以对多维度数据进行分析和处理，如销售数据按照地区、产品类型等进行分类和组织。
数据透视表的生成：通过多索引重塑，可以方便地生成数据透视表，对数据进行汇总和统计。

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Python数据科学手册（四）【Pandas 索引和选择】

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Python数据分析入门（六）：Pandas层级索引

下面创建一个Series，在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'...labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 选取子集根据索引获取数据...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

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Python数据分析入门（三）：Pandas索引操作

print(df_obj2.index) 运行结果： Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变，保证了数据的安全示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果...----> 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py...Int64Index，整数索引 MultiIndex，层级索引 DatetimeIndex，时间戳类型 Series索引 index 指定行索引名示例代码： ser_obj = pd.Series(...[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。

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利用pandas进行数据分析（二）：索引与层次化索引

继上一节的基本数据结构的介绍之后，本节继续介绍中操作和的基本手段。一个最常用的操作就是索引，如何根据分析目的对和进行索引访问得到数据是利用进行数据分析的基本技能之一。...索引用的好，对于数据访问、筛选和过滤以及理解数据结构至关重要。 Series和DataFrame的索引方式可见的索引方式非常简单，既可以按其索引标签来进行索引，也可以按数字排序来进行索引。...再来看的索引和访问方式：具有行列属性，所以在索引上除了习惯性的按列索引之外，按行索引也是不错的数据访问方式：按列名进行多个列的索引时，传入的是一个形态。...pandas层次化索引说完了基础索引，再来看层次化索引。...以上是的层次化索引方式，再来看看的层次化索引：好了，本次推送就给大家介绍到这里啦。关于的数据索引和访问方法，除了对基本的语法有所熟识之外，更需要在实际的数据处理实践中练习掌握。

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Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

有兴趣的可以公众号回复 "索引" 获取演示原数据及 ipynb文件。数据清洗中，我们经常需要从原始数据中通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据，这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。这里我用之前爬取过的拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下： ?...读取数据时指定索引 1.1.reindex reindex方法可以重新进行索引排序，如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 ?...df数据 2.1.1. 行索引 ? 行索引 2.1.2. 列索引 ? 列索引 2.1.3. 混合索引 ? 混合索引 2.2. loc 轴标签 2.2.1.行索引 ? 行索引 2.2.2.列索引 ?...列索引 2.3.3.混合索引与函数式索引 ? 混合索引与函数式索引 2.3.4.布尔索引布尔索引可以理解为条件判断，根据条件判断选择满足的数据，是我们在数据清洗中最常见的手段之一。

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简单使用：pandas 数据清洗

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据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...第一篇潘大师（初识Pandas）教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引，但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务（选取）需求。...第二种是基于名称（标签）的索引，这是要敲黑板练的重点，因为它将是我们后面进行数据清洗和分析的重要基石。首先，简单介绍一下练习的案例数据： ?...和第一篇数据集一样，记录着不同流量来源下，各渠道来源明细所对应的访客数、支付转化率和客单价。数据集虽然简短（复杂的案例数据集在基础篇完结后会如约而至），但是有足够的代表性，下面开始我们索引的表演。...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。

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