我有一个多索引数据框架，如下所示：6392 height4 3我想把它转换成类似于下面的JSON012-22": [{ "
浏览 17提问于2020-05-05得票数 0
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我需要保存一个Pandas DataFrame，以及一些元数据到JSON格式的文件中。( JSON格式是必需的。)背景向Pandas DataFrame添加元数据并将其存储到JSON格式文件的规范&
浏览 3提问于2015-10-13得票数 3
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给定数据的结构，使用复合索引似乎是合乎逻辑的；'league_id‘和'fixture_id’。我相信我已经根据文档中的示例实现了这一点，但是我无法使用索引访问数据。
浏览 14提问于2020-01-12得票数 1
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正在尝试将json文件导入csv，但显示错误 import pandas as pderos.to_csv("new.csv") TypeError: read_json()获得意外的关键字参数“index_col”
浏览 6提问于2020-08-28得票数 1
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我是Python，Pandas，Dash等的新手。我正在尝试构建一个数据框架，这样我就可以创建一些用于绘图的dash组件，允许用户查看和过滤数据。AGGLEVEL是可能具有一列或多列输出的分析分组。
浏览 1提问于2018-11-09得票数 1
考虑一个带有MultiIndex的Pandas DataFrame： virtual_device_135 virtual_device_136NaN -0.98 {
"time&q
浏览 18提问于2020-03-31得票数 0
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我在pandas数据帧中有一个索引，它重复索引值。我想作为多索引重新索引，其中重复索引被分组。 索引看起来像这样： ? 所以我希望所有的112335586个索引值都归入相同的in索引下。我已经看过这个问题了，Create pandas dataframe by repeating one row with new multiindex，但是这里的值可以是索引</em
浏览 34提问于2019-02-24得票数 0
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第一个是多索引的DataFrame，第二个是简单的DataFrame。import pandas as pda = pd.DataFrame({'a': {('x', 0) : 1, ('x', 1) : 2, ('y', 0): 3, ('y2, ('y', 1): 7}}).T# 0 1 0
浏览 28提问于2019-06-28得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，它的列索引如下所示： +----+----+----+----+----+----++----+----+----+----+----+----+
浏览 41提问于2021-09-20得票数 0
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当我在一次创建多索引表时，sortlevel()按预期工作。但是，如果我连接多个表来创建相同的多索引表，则不能再使用sortlevel()。完整示例如下：a=pd.DataFrame({'country':'Zimbabwe','name':'Fred'}, index=[1])
b=pd.DataFrameAlbania','n
浏览 2提问于2017-09-12得票数 6
使用简单的(单级)列索引，可以使用.query()访问pandas DataFrame中的列，如下所示：df1.query('A > 0.5')df2 = pd.DataFrame<
浏览 0提问于2014-10-21得票数 9
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我试着用Pandas做几件事。第一种方法是按日期反演矩阵。也就是说，对于每一个日期(在我的索引中)，我想要找到相反的日期。下面是一个测试DataFrame：import numpy as npimport pandas as pddt_lst = pd.date_range( start='2017-01-01', end='2017-06-30&#x
浏览 1提问于2018-01-19得票数 0
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我想将它转换为多索引的pandas.DataFrame。我希望行索引是z维，每一列都有来自唯一的x，y坐标的值(因此，每一列都是多索引的)。最简单的情况(不是多索引)：(500L, 120L, 100L)
我一直试
浏览 1提问于2017-04-15得票数 6
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我想从一个多索引的pandas.DataFrame生成一个三维numpy.ndarray。更准确地说，假设我有： df = pd.DataFrame([[1, '1' , 1, 10], [1, '2', 2, 20], [2, '1', 5, 30]], columns=['x', 'y'2 1 5 30 我想写一个函数，用上面的参数返回numpy.ndarray [[[1, 10],
[
浏览 16提问于2020-01-28得票数 0
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我有下面的pandas.core.series.SeriesRed 4以及下面的多索引数据文件。我的目标是在dataframe中创建Target列，方法是检查dataframe中的Value列是否小于pandas.core.series.Series中相应的颜色值，如果是这样的话，返回1。例如，在第一行中，dataframe中Value列中的值为12，这比熊猫系列对象中相应的匹配索引值4多</em
浏览 1提问于2018-09-09得票数 1
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我想通过第一个索引'0‘将多索引数据帧拆分/切片为第一个索引的每个级别的数据帧(例如，下面将有4个数据帧)。然后，我想将每个数据框导出到EXCEL中的单独选项卡中。我希望得到帮助的最重要的问题是如何编写循环或列表理解，将多索引数据帧拆分成单独的数据帧。示例Dataframe： import pandas as pd
np.array(['bar
浏览 17提问于2019-01-27得票数 0
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我现在所做的是：
然后使用pandas.DataFrame.all()对两个数据帧进行比较。reset_index(drop=Tr
浏览 2提问于2017-02-13得票数 2
我正在读入一个JSON文件，其中包含来自API请求的所有信息。这个文件不是很大，只有大约200个项目。我尝试遍历每一项，将其存储为pandas DataFrame，将其附加到列表中，并将结果连接到一个DataFrame中。df_list = []for i in range(list_length):
df = pd.DataFrame(contenders_list[i]).T.reset_index我有一个DataFrame，其中包含J
浏览 21提问于2021-09-30得票数 1
我有一个具有2级多索引的Pandas Dataframe，我正在尝试将一个函数应用于数据帧，该函数根据该行的多索引值执行某些操作，但我在网上找不到任何解释如何做到这一点的方法。有什么想法吗？
浏览 15提问于2019-11-28得票数 0
我有一个多索引Pandas，我想使用ffill()来填充某些列中的所有NaNs。下面的代码显示了示例数据的结构，以及下一个快照中ffill()的结果。room = ['A', 'B']df = pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_product([room, val]),data
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
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