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将一系列已分类的数据转换为具有包含类别和新id的多索引的dataframe

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个包含已分类数据的字典:
代码语言:txt
复制
data = {
    '类别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    '数据': [10, 20, 30, 40, 50]
}
  1. 创建一个dataframe对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame(data)
  1. 将dataframe按照类别和新id进行多索引转换:
代码语言:txt
复制
df_multi_index = df.set_index(['类别', df.groupby('类别').cumcount()])

这样,你就得到了一个具有包含类别和新id的多索引的dataframe。你可以通过以下方式访问和操作这个dataframe:

  • 访问整个dataframe:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index)
  • 访问特定类别的数据:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index.loc['A'])
  • 访问特定类别和id的数据:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index.loc[('A', 0)])
  • 访问特定类别的所有id的数据:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index.loc['A', :])
  • 访问特定id的数据:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index.xs(0, level=1))
  • 访问特定类别的平均值:
代码语言:txt
复制
print(df_multi_index.groupby('类别').mean())

这些操作只是一些示例,你可以根据具体需求进行进一步的数据处理和分析。

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