如何在pandas多级数据框中选择同名(同级)的列

在pandas多级数据框中选择同名（同级）的列，可以使用多级索引的切片和选择方法来实现。

首先，确保数据框的列是多级索引结构。可以通过设置列名的方式创建多级索引，或者使用pd.MultiIndex.from_tuples方法创建多级索引对象。

接下来，可以使用以下方法来选择同名的列：

使用loc方法：通过传入多级索引的元组来选择同名的列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.loc[:, ('col1',)]来选择这两个同名列。
使用xs方法：通过指定同名列的名称和级别来选择列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.xs('col1', level=0, axis=1)来选择这两个同名列。
使用slice(None)：通过使用slice(None)来选择所有同名列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.loc[:, (slice(None), 'col1')]来选择这两个同名列。

需要注意的是，以上方法适用于选择同级的同名列。如果要选择不同级别的同名列，可以通过修改方法中的级别参数来实现。

对于pandas多级数据框的更多操作和用法，可以参考腾讯云的相关产品文档：Pandas 数据框。

如何将pandas中与.loc相同行中的列设置为子集

python、pandas

这里有效率问题。有时我想运行一个.loc，并在运行后查看某些列。我一直使用的方法如下 p = df[(df.x==1)] p(['x','y']) 这将从列x中返回值为1的单元格，然后将数据框设置为仅查看列x和y。有没有一种方法可以在没有变量赋值的情况下在一行中做到这一点？我尝试过的东西包括 df[(df.x==1)].columns(['x','y']) df[(df.x==1),['x','y']) 我经常这样做，如果我能让它变成一行代码，我会很高兴的。谢谢!

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如何从多索引列数据创建多级索引

python、pandas、indexing

主要目标是从现有的df中设置多索引行。假设我们有多级列如下所示 level1 level2 sub_name A B C ONE TT 11 12 13 TWO TT 21 22 23 THREE TT 31 32 33 然后，预期的输出(1) level1 level2 A B C TT ONE 11 12

浏览 6提问于2021-08-07得票数 0

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如何访问pandas数据帧中的多级索引？

python、pandas、dataframe、multidimensional-array

我想用相同的索引来调用这些行。这就是示例数据帧， arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']), np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]

浏览 1提问于2019-06-14得票数 6

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pandas.DataFrame中的独立索引

python-3.x、pandas

我有两个缩进索引的数据，比如日期和整数。两者都确定唯一的行。现在，我想按日期或整数访问行。如果我通过以下方式创建数据框架，这似乎不起作用 import pandas as pd df = pd.DataFrame(data=[['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']], columns=['col1', 'col2'], index=[[pd.to_datetime('2017-10-13'

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Python，每列有多个名称

python-3.x、pandas、dataframe

熊猫是否有办法给同一栏的熊猫取两个名字，这样我就可以用两个名字中的一个来索引这个栏了吗？下面是一个简单的例子，说明我的问题： import pandas as pd index=['a','b','c','d'] # The list of tuples here is really just to # somehow visualize my problem below: columns = [('A','B'), ('C','D'),('E'

浏览 4提问于2017-03-29得票数 0

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两种Pandas Dataframes的元素比较

python、python-3.x、pandas、dataframe

我正试着比较熊猫的两栏。我知道我能做到： # either using Pandas' equals() df1[col].equals(df2[col]) # or this df1[col] == df2[col] 但是，我要寻找的是比较这些列的大小，当它们不匹配时，打印出这两个值。我试过： if df1[col] != df2[col]: print(df1[col]) print(df2[col]) 当我得到“序列的真值是模棱两可”的错误时，我相信这是因为列被当作一系列布尔值来进行比较，这就导致了歧义。我还尝试了各种形式的for循环，但没有解决这个问题。有人能指

浏览 3提问于2020-05-09得票数 1

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使用.loc在熊猫细胞中插入一组不一致行为

python、pandas

这是一个很简单的例子 import pandas df = pandas.DataFrame() value_to_be_set = {'1'} df.loc[0, 'col1'] = value_to_be_set df['col2'] = None df.loc[0, 'col2'] = value_to_be_set print(df.head()) 输出 col1 col2 0 1 {1} 为什么两列的数据类型不同？ Python 3.7.3 熊猫版本: 0.23.4

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如何在一个层次上用标签列表对多索引数据进行切片

python、pandas、multi-index

MultiIndex数据文件非常强大，但我个人认为它没有足够的(清晰)文档，特别是对于不同类型的切片.以下是我的问题：如何在一个级别上分割多索引的数据和标签列表？，如果您有解决方案，请帮助我(没有重新设置索引，并将数据转换为单级索引！)这是显而易见的，而且效率不高的) 例如，我们有以下数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(index=range(10)) df['id'] = pd.Series(range(10,20)) df['name'] = [f'name_{

浏览 5提问于2020-03-04得票数 1

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仅对多索引中的第二个索引使用.loc

python、pandas

我有多索引数据帧，如下所示： value year name 1921 Ah 40 1921 Ai 90 1922 Ah 100 1922 Ai 7 其中year和name是索引。我要选择出现名称Ai的每一行。我尝试过df.loc[(:,'Ai')]和df.loc['Ai']，但两者都给出了错误。如何仅使用name列进行索引？

浏览 0提问于2018-05-18得票数 20

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如何在pandas中过滤出只是数字而不是完全数字的行？

python-3.x、pandas

我有一个Pandas dataframe列，它的数据行如下： col1 abc ab23 2345 fgh67@ 8980 我需要创建另外两个列col2和col3，如下所示： col2 col3 abc 2345 ab23 8980 fgh67@ 我使用过str.isnumeric()，但在数据框列中这对我没有帮助。有人能帮上忙吗？

浏览 0提问于2018-07-03得票数 3

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如何在pandas中获取数据帧的列切片

python、pandas、numpy、dataframe、slice

我从CSV文件加载一些机器学习数据。前2列是观测值，其余列是特征。目前，我做了以下工作： data = pandas.read_csv('mydata.csv') 这给出了一些类似的东西： data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde')) 我想将这个数据帧分成两个数据帧:一个包含列a和b，另一个包含列c、d和e。不可能写出像这样的东西 observations = data[:'c'] features = data['c':] 我不确

浏览 4提问于2012-05-19得票数 304

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访问3d熊猫数据中的多列

python、pandas、dataframe

在构建了一个三维熊猫数据后，我很难只访问特定的列。设想情况如下： head = ["h1", "h2"] cols = ["col_1", "col_2", "col_3"] heads = len(cols) * [head[0]] + len(cols) * [head[1]] # -> ['h1','h1','h1','h2','h2','h2'] no_of_rows = 4 A = np.array

浏览 6提问于2021-09-22得票数 2

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在between_time()上使用MultiIndex？

python、pandas

假设我有一个DataFrame和一个MultiIndex，如下所示： col col col col ... tstp pkt 2016-04-14 04:05:32.321 0 ... ... ... ... 25 ... ... ... ... 2016-04-14 04:05:32.322 1 ... ...

浏览 12提问于2016-04-14得票数 4

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使用.loc方法同时选择多列和切片列

python、pandas、dataframe

考虑到这个Pandas DataFrame df： A B C D E F 0 1 2 使用.loc方法，我可以选择这样的特定列： df.loc[:, ['A','B','E']] 或者我可以分割一些列，比如： df.loc[:,'B':'E'] 我的问题是？这个方法允许将这两个选项结合起来吗？例如，用于选择第一列和切片其他列？我试过： df.loc[:,['A','D':'F']] 选择列A，D，E，F。哪个是正确的语法？

浏览 0提问于2019-06-24得票数 2

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将值设置为多级熊猫数据集的列

python、pandas

我有一个多层次的熊猫数据，如下所示。对于给定的属性，attr ('rh‘、'T’、'V')如何在整集 of pLevs上将某些值(例如值> 0.5)设置为pLevs？我已经看到了关于如何设置特定列(例如df‘’rh‘，50)的答案，但没有看到如何选择整个列。 attr rh T V pLev 50 75 50 75 100 50 refIdx 0 0.225026 0.013868 0.306472 0.144581 0.379578 0.760685 0.686463 0.476179 0.185635 1 0.4960200.956295 0.471

浏览 0提问于2018-03-14得票数 0

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如何获取熊猫数据的多列切片

python、pandas

例如, from pandas import DataFrame df = DataFrame(np.arange(8).reshape(1, 8), columns = list('abcdefgh')) 我要选择列'b':'d‘和'f':'h'，假设这两个列都包括在内。我知道我可以通过执行以下命令选择'b':'d‘： df2 = df.loc[:, 'b':'d']，但是类似于MATLAB语法的df2 = df.loc[:, ['b':'

浏览 1提问于2017-05-20得票数 1

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Pandas比较()函数的结果总结

pandas、dataframe、compare

我试图比较两个数据格式，下面的图片显示了Pandas ()函数的结果。现在，我试图总结结果，并希望计数所有不匹配的值，即NaN =正确。我知道如何访问列，但不知道“子列”self / other。

浏览 4提问于2022-05-05得票数 0

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如何在包含分类变量的Pandas数据帧中仅降低数值列的值？

python、pandas

我有一个Pandas数据框架，并希望降低每个数字列的级别，保持分类变量列条目不变。通过"demean"，我只是希望从每个列条目中减去相应列中所有条目的平均值。数据框来自Wisconsin Breast Cancer目录中的569名患者，为每个患者列出了10种不同的数字测量，以及M(恶性)或B(良性)的诊断。 import pandas as pd df = pd.read_csv('data/UWbcd.csv') %load_ext google.colab.data_table. #just for purposes of browsing the d

浏览 35提问于2020-10-22得票数 0

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使用一行交换pandas数据框中所选行的列值，正确的语法是什么？

python、pandas

我使用的是版本0.14.1和Python2.7.5，并且我有一个包含三列的数据帧，例如： import pandas as pd d = {'L': ['left', 'right', 'left', 'right', 'left', 'right'], 'R': ['right', 'left', 'right', 'left', 'right', 'left

浏览 0提问于2014-09-12得票数 29

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