Pandas:重复的级别名称：<分配给级别1的列Name>已用于级别0。“ - 腾讯云开发者社区

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Pandas入门教程

(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc[index_name,col_name]，选择指定位置的数据，其它的用法有： 1....axis ：{0, 1, …}，默认为 0。要沿其连接的轴。 join: {'inner', 'outer'}, 默认为 'outer'。如何处理其他轴上的索引。外部用于联合，内部用于交集。...生成的分层索引中级别的名称。 verify_integrity: 布尔值，默认为 False。检查新的串联轴是否包含重复项。相对于实际的数据串联，这可能非常昂贵。 copy: 布尔值，默认为真。...Series 对象;right：另一个 DataFrame 或命名的 Series 对象; on: 要加入的列或索引级别名称; left_on：左侧 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组;right_on：来自正确 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键。

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【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex

([0, 1, 0, 1]) 4.使用多重索引构建一个Dataframe 除了从CSV文件读取和从现有列构建外，还有一些方法可以创建多重索引。...当关卡形成规则结构时，您可以指定关键元素，并让Pandas自动交织它们，如下所示：上面列出的所有方法也适用于列。...这种方法无法同时过滤行和列，因此名称xs(代表“横截面”)背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。 3.可以为pd创建别名。...8.操作级别除了前面提到的方法之外，还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别，可用于DataFrames, Series和MultiIndex...这意味着前三行包含有关列的信息，后续每一行的前四个字段包含索引级别(如果列的级别不止一个，你不能再通过名称来引用行级别，只能通过编号)。

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Pandas图鉴(四)：MultiIndex

作为一维的，Series在不同情况下可以作为行向量或列向量，但通常被认为是列向量（例如DataFrame的列）。比如说：也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...如果需要把级别放在其他地方，可以使用df.swaplevel().sort_index()或者pdi.swap_level(df, sort=True) 列必须不包含重复的值才有资格进行 stack（unstack...使用pdi.insert(df.columns, 0, 'new_col', 1)可以正确处理带有CategoricalIndex的级别。...操作levels 除了已经提到的方法之外，还有一些其他的方法： pdi.get_level(obj, level_id)返回一个通过数字或名称引用的特定级别，适用于DataFrames、Series和MultiIndex...例如，要读取一个有三层高的列和四层宽的索引的DataFrame，你需要指定 pd.read_csv('df.csv', header=[0,1,2], index_col=[0,1,2,3]) 这意味着前三行包含了列的信息

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十三）

在所有输入共享一个公共名称的情况下，该名称将分配给结果。当输入名称不完全一致时，结果将没有名称。对于MultiIndex也是如此，但逻辑是逐级别分别应用的。...Index的name将与MultiIndex的级别名称匹配。...在所有输入共享一个公共名称的情况下，该名称将分配给结果。当输入名称不完全一致时，结果将不具有名称。对于MultiIndex也是如此，但逻辑是逐级别分别应用的。...Index的name将与MultiIndex的级别名称匹配。...Index的name将与MultiIndex的级别名称匹配。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

0.413738 0.276662 -0.472035 two -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061 所有MultiIndex构造函数都接受一个names参数，用于存储级别本身的字符串名称...`rename()`方法用于重命名`MultiIndex`的标签，通常用于重命名`DataFrame`的列。...特别是，可以指定 MultiIndex 级别的名称，如果稍后使用 reset_index() 将值从 MultiIndex 移动到列中，则这很有用。...([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')], names=['new name', 'y']) 无法通过级别设置 MultiIndex 的名称。...0.413738 0.276662 -0.472035 two -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061 所有MultiIndex构造函数都接受一个names参数，用于存储级别本身的字符串名称

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码如下： ?...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

`rename()`方法用于重命名`MultiIndex`的标签，通常用于重命名`DataFrame`的列。...特别是，可以指定MultiIndex级别的名称，如果稍后使用reset_index()将值从MultiIndex移动到列中，则这是有用的。...([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')], names=['new name', 'y']) 您无法通过级别设置MultiIndex的名称。...x zero 2.410179 1.450520 重命名Index或MultiIndex的名称 rename()方法用于重命名MultiIndex的标签，通常用于重命名DataFrame的列。...特别是，可以指定MultiIndex级别的名称，这在稍后使用reset_index()将值从MultiIndex移动到列时非常有用。

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15个基本且常用Pandas代码片段

# Concatenate two DataFrames df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']}) df2 = pd.DataFrame...var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...如下所示： ID Name Subject Score 0 1 Amy Math 90 1 2 Bob Math 78 2 3...True) 14、创建虚拟变量 pandas.get_dummies() 是 Pandas 中用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的函数。

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Pandas 学习手册中文第二版：11~15

-2e/img/00535.jpeg)] 与在axis=1上进行连接连接一样，在不考虑创建重复项的情况下复制行中的索引标签，并且以确保在结果中不包含重复的列名的方式连接列标签。...由于两个DataFrame对象都有一个具有相同名称key的列，结果中的这些列将附加_x和_y后缀以标识它们源自的DataFrame对象。 _x用于左侧，_y用于右侧。...同样，在枢轴在索引上保留相同数量的级别的情况下，堆叠和非堆叠总是会增加其中一个轴（用于堆叠的列和用于堆叠的行）的索引上的级别，而会降低另一轴上的级别。...此外，如果已命名级别，则可以通过名称而不是位置来指定它们。...使用索引级别来分组可以使用索引中的值而不是列进行分组。传感器数据非常适合用于层次结构索引，可用于演示此概念。

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复接着用前面的df：在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。...如果为None, 则使用- - frame.columns.name或’variable’ value_name [标量, 默认为’value’]：是指用于” value”列的名称 col_level...[int或string, 可选]：如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化例如有一串数据，表示不同城市和每天的人口流动： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame

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pandas用法-全网最详细教程

(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 或者 import pandas as...、空值： df.isnull() 6、查看某一列空值： df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值： df['B'].unique() 8、查看数据表的值： df.values 9、查看列名称...join_axes︰索引对象的列表。具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。...如果多个级别获得通过，应包含元组。 levels︰列表的序列，默认为无。具体水平（唯一值）用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。 names︰列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

原文：pandas.pydata.org/docs/ 重塑和透视表原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.html pandas 提供了用于操作...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能，但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。...这些列的名称可以通过提供`var_name`和`value_name`参数进行自定义。...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用数据透视功能，但 pandas 还提供了pivot_table()或pivot_table()用于对数值数据进行聚合的数据透视。...这些列的名称可以通过提供 var_name 和 value_name 参数进行自定义。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。...5 b 9 10 11 根据级别汇总统计许多对DataFrame和Series的描述和汇总统计都有一个level选项，它用于指定在某条轴上求和的级别。...注意：在进行列－列连接时，DataFrame对象中的索引会被丢弃。对于合并运算需要考虑的最后一个问题是对重复列名的处理。...它还可用于合并多个带有相同或相似索引的DataFrame对象，但要求没有重叠的列。...，最后一个可选值则是用于填充DataFrame的数据列。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 层次级别可以有名称（作为字符串或任何...10 11 这些名称取代了仅用于单级索引的name属性。...6 7 2 9 10 MultiIndex可以单独创建，然后重复使用；具有级别名称的前述 DataFrame 中的列也可以这样创建： pd.MultiIndex.from_arrays...您可以通过传递级别编号或名称来取消堆叠不同的级别： In [131]: result.unstack(level=0) Out[131]: state Ohio Colorado number...种属”名称用于标题图例。

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Python数据科学手册（五）【Pandas 数据操作】

Numpy的一个优点就是提供了快速的元素级别操作，比如算术运算以及其他复杂操作。DataFrame继承了大部分功能。 Pandas在这些函数的基础上提供了更为高级的功能。...比如，一元运算不修改行索引和列索引；而对于二元操作，Pandas会自动对齐行索引。...索引不变的通用函数由于Pandas是基于Numpy搭建的，所以任何Numpy的通用函数都适用于Pandas Series对象和DataFrame对象。...image.png 如果将Numpy通用函数作用与Pandas对象上，得到的结果索引保持不变： np.exp(ser) 结果为： 0 403.428793 1 20.085537 2...image.png 上述操作是行级别的，如果需要列级别的操作，需要指定aixs： df.subtract(df['R'], axis=0) ? image.png

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

那么你也可以将索引称为ilevel_0，但此时你应考虑将列重命名为更少歧义的名称。...的级别没有名称，您可以使用特殊名称引用它们： In [251]: df.index.names = [None, None] In [252]: df Out[252]: 0 1...这等效于由idx1.difference(idx2).union(idx2.difference(idx1))创建的索引，重复项已删除。...从索引��生的列的名称存储在names属性中。...从索引派生的列的名称存储在names属性中。

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事务隔离级别与MVCC (1)—mysql进阶（六十七)

Sql标准中的四种隔离级别综上所述，脏写>脏读>不可重复读>幻读为了解决这些问题，于是mysql设计了四种隔离级别： Read uncommit：未提交读。可能发生脏读，不可重复读，幻读。...; 则只对执行完该语句之后产生的会话起作用，当前已存在的会话无效。...* FROM hero WHERE number = 1; # 得到的列name的值为'刘备' 这个select的执行过程如下：在执行select语句时会生成一个read View，readView的...* FROM hero WHERE number = 1; # 得到的列name的值为'刘备 # SELECT2：Transaction 100提交，Transaction 200未提交 SELECT...* FROM hero WHERE number = 1; # 得到的列name的值仍为'刘备' 因为当前事务隔离级别是repatable read ，而之前执行selet1的时候已经生成了readView

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

1 2 C 3 每列的名称或类型可用于对不同列应用不同函数。...### 按索引和值排序作为 by 参数传递给 DataFrame.sort_values() 的字符串可以指代列或索引级别名称。...2 4 2 5 注意如果一个字符串既匹配列名又匹配索引级别名称，则会发出警告并且列优先。...1 2 C 3 每列的名称或类型可用于对不同列应用不同的函数。...2 4 2 5 注意如果一个字符串既匹配列名又匹配索引级别名称，那么会发出警告，并且列优先。

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数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

或Python对象，但推荐使用pandas对象，因为关联的名称将用于注释轴。...可选： x,y,hue：数据变量的名称(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表用于绘图的数据集，如果x和y不存在...(垂直或水平,即横向或纵向)，这通常可以从输入变量的dtype推断得到 palette：调色板名称,list列表，dict字典用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度)：float...用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配，则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...=5, edgecolor=sns.color_palette("dark", 3)) plt.show() [q1j1izo1qx.png] 案例地址案例代码已上传：Github

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mysql事务隔离级别与MVCC

这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的隔离性(Isolation):数据库系统提供一定的隔离机制，...max_trx_id：表示生成ReadView时系统中应该分配给下一个事务的id值(max_trx_id并不是m_ids中的最大值。...hero WHERE number = 1; # 得到的列name的值为'刘备这个SELECT1的执行过程如下：在执行SELECT语句时会先生成一个ReadView，ReadView的m_ids列表的内容就是...下一个版本的列name的内容是’张飞’，该版本的trx_id值为100，而m_ids列表中是包含值为100的事务id的，所以该版本也不符合要求，同理下一个列name的内容是’关羽’的版本也不符合要求。...SELECT查询得到的结果是重复的，记录的列c值都是’刘备’，这就是可重复读的含义。

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