有一个火花熊猫DataFrame，如何才能在不丢失索引的情况下将其转换为MultiIndex DataFrame。['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]index = pd.MultiIndex.from_tuple
浏览 8提问于2017-03-12得票数 2
回答已采纳
在创建包含MultiIndex列的DataFrame时，似乎不可能返回包含MultiIndex的单个列。取而代之的是，返回一个带有索引的对象：import numpy as np
_metaInfo = pd.MultiIndex.from_tuples([('AA', &
浏览 3提问于2012-11-27得票数 1
我有一个Pandas DataFrame，包含几个分类变量。例如： 'year':['2013','2013','2013','2012','2012']}
df = pd.<em
浏览 4提问于2017-12-28得票数 3
回答已采纳
我正在构建一种将DataFrame解析为与文森特兼容的格式的新方法。这需要一个标准的Index (文森特不能解析MultiIndex)。有没有办法检测熊猫DataFrame是否有MultiIndex？In: type(frame)我试过：
浏览 7提问于2014-01-12得票数 22
回答已采纳
我有一个具有两级多索引的熊猫DataFrame。第二级是数值的，对于第一级索引的每个唯一值，应该是排序的和顺序的，但有差距。如何插入“缺失”的行？示例输入： import pandas as pd index=pd.MultiIndex.from_tuples
浏览 41提问于2019-01-31得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个dataframe，这是一个数据连接的结果。当我在Excel中导出时，我使用"keys=“选项作为每个块的标题。
现在，我想将ID2定义为一个ID索引(对于拥有一个多个索引)。
浏览 2提问于2022-03-22得票数 0
回答已采纳
上创建一个多个索引，以便它读起来类似于：当试图构造MultiIndex时：我遇到以下错误：在下面的数据中，可以重建数据：
imp
浏览 3提问于2017-01-28得票数 4
回答已采纳
我需要在有一个DataFrame的熊猫MultiIndex中设置一个细胞的值。是否有类似于pd.DataFrame.atindex的方法，我可以在MultiIndex DataFrame上使用该列。import pandas as pdmulti_index = pd.Mu
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
回答已采纳
1回答
在从DataFrame创建多索引DataFrame时，我对数据定向有点困惑。我使用read_excel()导入数据，并从以下内容开始： import pandas as pdcolumns=['k', 'k', 'm', 'm'])
df
浏览 9提问于2019-04-11得票数 1
回答已采纳
3回答
根据其他列的条件填充缺失值
、、、、
pd.DataFrame(df.groupby(['Pclass', 'Sex'])['Age'].median())缺失数据：
如何根据分组统计量的中位数来计算这些值我想要的结果是：# You can use this for reference
import pandas as pdmldx_arrays= pd.DataFrame(
[34,29,
浏览 10提问于2022-11-08得票数 0
回答已采纳
我有一个包含数据的pandas DataFrame和一个包含多级列名的MultiIndex对象。有没有一种方法可以使用多索引对象将列名称重命名为链的一部分？我知道我可以使用"pandas.DataFrame.columns“赋值来重命名列，但这将需要一个单独的语句，这将打破链。有一种类似的索引方法："pandas.DataFrame.set_index“。它所做的正是我想要的，只是为了索引。我需要
浏览 119提问于2019-10-25得票数 0
回答已采纳
我正在挣扎于一个MultiIndex dataframe (a)，它要求列x由b设置，而b不是MultiIndex，只有一个索引级别(a的第一级)。我有一个索引来更改这些值(ix)，这就是为什么我要使用.loc[]进行索引。问题是，在a中填充缺失索引级别的方式不是我所需要的(参见示例)。>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [&#
浏览 0提问于2019-05-16得票数 2
回答已采纳
3回答
我希望保持这些独立(而不是将元数据存储为较大索引的多个索引)。, 'col2']])但是，这将返回以下错误：
ValueError: Must pass DataFrame我玩了一下索引，这似乎是最简单/最快的。我不喜欢剥夺它的名称的索引，而转换值等似乎很麻烦。
浏览 4提问于2014-02-18得票数 8
这是原始的Dataframetols：
# tols : original dataframe['P','Q']])
tols.set_axis(cols, axis = 1, inplace= False
浏览 1提问于2019-08-27得票数 2
回答已采纳
当将数据保存到csv或excel时，熊猫将自动添加第一列作为行索引。我知道有一个index=False论点来避免这种情况。但是，如果我的dataframe有多个列索引，则错误显示：import pandas as pd
import numpy as n
浏览 3提问于2022-06-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用pandas.DataFrame作为业务应用程序中的数据结构(风险模型)，需要快速聚合多维数据。熊猫的聚合在很大程度上取决于在底层的numpy数组上使用的主要订购方案。其影响是：案例2: 5分46秒
在包含45023行和100000列的DataFrame及其副本上。对索引执行聚合。该索引是一个具有15个级别的pd.MultiIndex。在行中，我有一个大约15个级别的pandas.MultiIndex。要计算各种层次结构节
浏览 4提问于2019-05-23得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个在行上使用MultiIndex的Pandas DataFrame：df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(9,3), index=index, columns=['A', 'B', 'C'])0.
浏览 3提问于2012-05-04得票数 5
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame，列上有MultiIndex (假设有3个级别)： names=['measurandkey', 'sitekey', 'channelid'
浏览 0提问于2016-12-16得票数 2
回答已采纳
，我有了一只熊猫数据，例如： B A2 3 24 5 4DataFrame
浏览 2提问于2014-06-03得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个Pandas DataFrame，它的列索引如下所示： +----+----+----+----+----+----++----+----+----+----+----+----+| A1| A
浏览 41提问于2021-09-20得票数 0
回答已采纳
云服务器
对象存储
ICP备案
云点播
实时音视频
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号