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Pandas图鉴(四)：MultiIndex

你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...在level转换为CategoricalIndex后，在sort_index、stack、unstack、pivot、pivot_table等操作中保持原来的顺序。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。...一种方法是将所有不相关的列索引层层叠加到行索引中，进行必要的计算，然后再将它们解叠回来（使用pdi.lock来保持原来的列顺序）。...或者，你也可以使用pdi.assign： pdi.assign有锁定顺序的意识，所以如果你给它提供一个锁定level的DataFrame这不会解锁它们，这样后续的stack/unstack等操作将保持原来的列和行的顺序

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

从这个简化的案例中你可以看到（见上面的 "full outer join 全外链"），与关系型数据库相比，Pandas在保持行的顺序方面是相当灵活的。...如果要merge的列不在索引中，而且你可以丢弃在两个表的索引中的内容，那么就使用merge，例如： merge()默认执行inner join Merge对行顺序的保持不如 Postgres 那样严格...现在，如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中，请使用join（或者用right_index=True进行合并，这完全是同样的事情）： join()在默认情况下做左外连接 这一次，Pandas...同时保持了左边DataFrame的索引值和行的顺序不变。...例如，在平均价格时，最好使用权重。所以你可以为此提供一个自定义函数。

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数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...在本节中，我们将探索MultiIndex对象的直接创建，在对多重索引数据执行索引，切片和计算统计数据时的注意事项，以及在数据的简单和分层索引表示之间进行转换的有用例程。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...原因很简单：就像我们能够使用多重索引，在一维序列中表示二维数据一样，我们也可以用它在Series或DataFrame中表示更多维的数据。...由于各种原因，部分切片和其他类似操作要求MultiIndex中的层次是（按字母顺序）排序的。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

正如你将在后面的章节中看到的，你可能会发现自己在处理具有分层索引数据时，而不需要显式地创建MultiIndex。然而，在从文件加载数据时，你可能希望在准备数据集时自己生成MultiIndex。...pandas 中，元组和列表在索引时并非相同对待。...正如您将在后面的部分中看到的，您可能会发现自己在不显式创建MultiIndex的情况下使用分层索引数据。但是，在从文件加载数据时，您可能希望在准备数据集时生成自己的MultiIndex。...正如您将在后面的部分中看到的，您可能会发现自己在不显式创建MultiIndex的情况下使用分层索引数据。然而，在从文件加载数据时，您可能希望在准备数据集时生成自己的MultiIndex。...定义的级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在切片索引时，您可能会注意到这一点。

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利用query()与eval()优化pandas代码

目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...TV」 ❞ 图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...()的地方在于配合他，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段

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（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

，目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。 　　...图3 　　通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...图10 names为空的MultiIndex 　　对于MultiIndex的情况，可分为两种，首先我们来看看MultiIndex的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex...()的地方在于配合他，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段...图15 　　使用query()+eval()，升华pandas数据分析操作。 ---- 　　以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我讨论~

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...当比较混合类型的DataFrame时，NumPy就会出问题（问题#19205[5]），而Pandas做得非常好。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split

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pandas越来越难学，只能自己找趣味了，你该这么学，No.11

我们可以传入一个元组列表搞定 也可以采用两个迭代中的每个元素配对 使用MultiIndex.from_product iterables = [['bar','baz','foo'],['one','two...']] index = pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=['first','second']) print(index) 效果是一样的哦 在来一个比较方便的...最新的0.24版本的pandas里面 看，写就写最新的 增加了一个方法 MultiIndex.from_frame MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None..., names=None) 使用起来，比较清晰 df = pd.DataFrame([['A','nice'],['A','to'], ['B','good'],...，默认值为None 索引可以设置在pandas对象的任意轴上 这种情况，直接抛栗子就好了 data = [[1,2,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6]] arrays = [['bar',

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Pandas 高级教程——多级索引

在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库 在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引 创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...(data) df.set_index(['Year', 'Category'], inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引...总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。 Index对象是不可修改的。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。

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数据处理利器pandas入门

这里还要注意一点：由于type列对应了不同的空气质量要素，而不同的空气质量要素具有不同的取值范围，因此在使用describe查看统计信息时，应针对不同的要素进行，这样才有具体意义，才能看出每个要素的值分布...⚠️ Pandas官方提示：以下切片形式操作在简单的交互式数据分析时是非常友好的，但是如果应用于生产环境尽量使用优化后的一些方法：.at，.iat，.loc，.iloc，.ix等。...Pandas主要有两种数据查询选择操作： 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...旋转完成之后返回的DataFrame的列为 MultiIndex。而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。...箱线图 上图可以看出：不同的要素其值所在范围是不同的，在探索性分析时应分开分析。 除了箱线图之外，Pandas还可以绘制折线图，条形图，饼图，密度分布等。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...比如，有这样3个 DataFrame： ? 我们用 pd.concat() 将它堆叠成一个大的表： ? 因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...然后我们将这个 DataFrame 对象存成 'New_dataframe' 文件，Pandas 会自动在磁盘上创建这个文件。 ?

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

当你使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分地确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。...结合设置新列，您可以使用它在条件确定的情况下扩展 DataFrame 的值。 假设你在以下 DataFrame 中有两个选择可供选择。当第二列为‘Z’时，你想将新列颜色设置为‘green’。...这使得 pandas 能够将其视为一个单一实体处理。此外，这种操作顺序 可能 明显更快，并且允许在需要时索引 两个 轴。 使用链式索引时为什么赋值会失败？...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。

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