ValueError:无法将具有非唯一MultiIndex的DataFrame转换为xarray - 腾讯云开发者社区

xarray中的坐标有两种类型：维度坐标是名称和唯一的维度名称相同的1D数组(打印Dataset或 DataArray时 *号标记的变量)。...用于基于标签的索引和对齐操作，就像 pandas 中的 DataFrame 和 Series 的索引。事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。...非维度坐标是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...reference_time datetime64[ns] 2014-09-05 day (time) int32 6 7 8 注意：除了维度坐标变量之外，其余的非维度坐标变量均转换为坐标变量...索引使用 .to_index 方法可以将坐标转换为 pandas.Index： >> ds['time'].to_index() DatetimeIndex(['2014-09-06', '2014-

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

提取具有多个组的正则表达式将返回一个每个组一列的 DataFrame。...（即Series中唯一元素的数量远小于Series的长度），将原始Series转换为category类型，然后在其上使用.str....提取具有多个组的正则表达式将返回一个每组一列的 DataFrame。...extractall 的结果始终是一个具有行上的 MultiIndex 的 DataFrame。MultiIndex 的最后一级命名为 match，表示主题中的顺序。...extractall的结果始终是具有其行上的MultiIndex的DataFrame。MultiIndex的最后一级命名为match，表示主题中的顺序。

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Pandas图鉴(四)：MultiIndex

你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样：其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...这意味着你不能用它来实现df[:, 'population']，而不需要转置DataFrame（除非所有列都是相同的类型，否则会丢失类型）。...将MultiIndex转换为flat的索引并将其恢复方便的查询方法只解决了处理行中MultiIndex的复杂性。...将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。...然而，在读取这样的文件时，Pandas无法自动解析MultiIndex，需要用户提供一些提示。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

稍后，在讨论分组和数据透视和重塑时，我们将展示非平凡的应用程序，以说明它如何帮助构建数据进行分析。查看食谱以获取一些高级策略。...您可以将MultiIndex视为元组数组，其中每个元组都是唯一的。...int64 dtype 的Index，对RangeIndex的操作，其结果无法由RangeIndex表示，但应具有整数 dtype，将转换为具有int64的Index。...您可以将MultiIndex视为一个元组数组，其中每个元组都是唯一的。...您可以将MultiIndex视为元组数组，其中每个元组都是唯一的。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

使用高效的数据类型默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对少量唯一值的文本数据列（通常称为“低基数”数据），这一点尤为明显。...nan表示数组中的nan元素实际上并未存储，只有非nan元素。这些非nan元素具有float64 dtype。稀疏对象存在是为了内存效率的原因。...索引的具有稀疏值的Series转换为scipy.sparse.coo_matrix。...该方法需要具有两个或更多级别的MultiIndex。...该方法需要具有两个或更多级别的 MultiIndex。

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业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

，其行和列索引是相应参数的唯一值读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas...data.pivot(index='item', columns='color', values='user') <============================================== ValueError...，它允许在数据集中聚合具有相同目标的多个值。...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。...堆叠DataFrame意味着移动最里面的列索引成为最里面的行索引，反向操作称之为取消堆叠，意味着将最里面的行索引移动为最里面的列索引。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

使用分层索引进行高级索引在使用.loc进行高级索引时，将MultiIndex在语法上整合在一起有点具有挑战性，但我们已经尽力做到了。一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。...int64 数据类型的 Index，对 RangeIndex 进行操作，其结果无法由 RangeIndex 表示，但应具有整数数据类型，并将转换为具有 int64 的 Index。...int64 dtype 的 Index，对 RangeIndex 的操作，其结果不能由 RangeIndex 表示，但应该具有整数 dtype，将转换为具有 int64 的 Index。...非单调索引需要精确匹配如果 Series 或 DataFrame 的索引单调递增或递减，则标签的边界可以超出索引的范围，就像对普通 Python list 进行切片索引一样。...非单调索引需要精确匹配如果Series或DataFrame的索引是单调递增或递减的，则基于标签的切片的边界可以超出索引的范围，就像切片索引正常的 Python list一样。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

例如，当添加两个 DataFrame 对象时，您可能希望将 NaN 视为 0，除非两个 DataFrame 都缺少该值，此时结果将为 NaN（如果需要，您可以稍后使用 fillna 将 NaN 替换为其他值...Series 中唯一非 NA 值的数量： In [90]: series = pd.Series(np.random.randn(500)) In [91]: series[20:500] = np.nan...对于非数字 Series 对象，describe() 将提供关于唯一值数量和最频繁出现值的简单摘要： In [101]: s = pd.Series(["a", "a", "b", "b", "a",...您将获得所有聚合器的类似矩阵的输出。输出将包含所有唯一的函数。...这将行转换为 Series 对象，可以更改数据类型并具有一些性能影响。 itertuples()：以值的 namedtuples 形式迭代 DataFrame 的行。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十三）

Series将转换为具��列名的DataFrame，列名为Series的名称。...你可以将一个具有Index的DataFrame与具有MultiIndex的DataFrame在一个级别上连接。...Series将转换为具有列名的DataFrame，列名为Series的名称。...您可以将具有MultiIndex的Index与具有级别的DataFrame连接。...您可以将一个带有Index的DataFrame与具有MultiIndex的DataFrame在一个级别上连接。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

explode()：将类似列表的值的列转换为单独的行。 crosstab()：计算多个一维因子数组的交叉制表。 cut()：将连续变量转换为离散的分类值。...在列中具有MultiIndex的情况下的DataFrame。如果列具有MultiIndex，您可以选择堆叠哪个级别。...、类似列表的值的`DataFrame`列，`explode()` 将每个类似列表的值转换为单独的行。...的分类变量转换为“虚拟”或“指示符”时，get_dummies()会创建一个新的DataFrame，其中包含唯一变量的列，值表示每行中这些变量的存在情况。...、类似列表的值的 DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。

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xarray | 数据结构(1)

具有如下特性： values：包含数组值的 numpy.ndarray dims：每个轴的维度名 (比如： ('x', 'y', 'z')) coords：包含了每一个点信息的类字典容器 (比如...基于 pandas 中 DataFrame 和 Series 的索引功能，坐标可进行更快速的索引和对齐操作。 DataArray 对象有 name 和 attrs 属性，attrs 包含了元数据信息。...每个值必须是以下形式： DataArray 或 Variable (dims, data [, attrs]) 形式的元组，然后被转换为 Variable 的参数被转换为 DataArray 的 pandas...Series，DataFrame或Panel来创建 DataArray，其它没有指定数值的参数都会用 pandas 对象填充： >> df = pd.DataFrame({'x': [0, 1], 'y...'IN' >> foo.attrs OrderedDict() 利用 values 属性可以直接修改其数值： foo.values = 2.0 * foo.values 注： DataArray 中的数值具有相同的类型

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【xarray库(二)】数据读取和转换

将 ds（Dataset）中的变量a转换为 pandas 类型 ds.a.to_series() ds.a.to_series() 如何理解这一句代码呢？...最终获得具有新索引的列表 myseries。经过index替换的列表 “目前不能在.to_series()中直接指定 index。...to_dataframe：将DataArray或Dataset对象转换为pandas.dataframe（数据框）。注意到DataArray对象名称与转换为数据框的名称一样都为a。...ds.a.to_dataframe() ds.a.to_dataframe() 类似于转换为列表，为保证数据的连续性，对于转换为DataFrame数组也会发生广播。...ds.to_dataframe() ds.to_dataframe() 数据输入输出 Xarray 最广泛使用的特性之一是它读写各种数据格式的能力。

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Python数据分析pandas之多层高维索引

DataFrame多层索引多层索引简介众所周知Pandas的Series和DataFrame存放的是一维和二维数组，那么想存放多维数组就得通过多层索引来实现。...#通过DataFrame的T方法对原有的多层索引进行转置，即原有的列为索引，索引合并为列。...2012 2010 2011 2012 name 张三张三张三李四李四李四 score 100 60 80 55 45 35 通过unstack将索引转换为列...(data=data,index=index) data.index.name=['period','year','dgreee'] #这里将第2个索即年份转换为了列。...张三 60 90 70 期末 A 李四李四李四 55 35 35 B 李四李四李四 45 45 25 通过stack将列转换为索引

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Pandas0.25来了，别错过这10大好用的新功能

下一版 pandas 将只支持 Python 3.6 及以上版本了，这是因为 f-strings 的缘故吗？嘿嘿。 ? 彻底去掉了 Panel，N 维数据结构以后要用 xarray 了。...优化了 MultiIndex 显示输出 MultiIndex 输出的每行数据以 Tuple 显示，且垂直对齐，这样一来，MultiIndex 的结构显示的更清晰了。...pd.MultiIndex.from_product([['a', 'abc'], range(500)]) ? 之前，是这样的 ?...精简显示 Series 与 DataFrame 超过 60 行的 Series 与 DataFrame，pandas 会默认最多只显示 60 行（见 display.max_rows 选项）。...增加 explode() 方法，把 list “炸”成行 Series 与 DataFrame 增加了 explode() 方法，把 list 形式的值转换为单独的行。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

注意在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...当执行 Index.union() 时，对于具有不同数据类型的索引，索引必须转换为一个公共数据类型。通常情况下，虽然不是绝对的，这个数据类型是对象数据类型。...唯一的例外是在整数和浮点数数据之间执行联合操作时。在这种情况下，整数值将被转换为浮点数。...在具有不同数据类型的索引之间执行Index.union()时，索引必须转换为公共数据类型。通常情况下，尽管不总是如此，这是对象数据类型。唯一的例外是在整数和浮点数据之间执行联合时。...有几种不同的方法。设置索引 DataFrame 具有set_index()方法，该方法接受列名（用于常规Index）或列名列表（用于MultiIndex）。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

解析具有混合时区的 CSV pandas 无法原生表示具有混合时区的列或索引。...类型推断是一件很重要的事情。如果一个列可以被强制转换为整数类型而不改变内容，解析器将这样做。任何非数字列将与其他 pandas 对象一样以对象 dtype 传递。...这对于具有前导零的数值文本数据非常有用。默认情况下，数值列会转换为数值类型，前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串。...转换是逐个单元格应用的，而不是整个列，因此不能保证数组 dtype。例如，具有缺失值的整数列无法转换为具有整数 dtype 的数组，因为 NaN 严格是浮点数。...这些类型的存储一旦写入就不可追加（尽管您可以简单地删除它们并重新写入）。它们也不可查询；必须完全检索它们。它们也不支持具有非唯一列名的数据框。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

这会将行转换为 Series 对象，这可能会改变 dtypes 并具有一些性能影响。 itertuples()：将 DataFrame 的行作为命名元组的值进行迭代。...例如，转置 DataFrame 的一种构造方法是： In [266]: df2 = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3], "y": [4, 5, 6]}) In [267]: print...例如，转置 DataFrame 的一种构造方法是： In [266]: df2 = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3], "y": [4, 5, 6]}) In [267]: print...astype()，将某些列转换为特定的 dtype。...', '1 days 00:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None) 要强制转换，我们可以传入一个errors参数，该参数指定 pandas 如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 3....下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame：请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...要想从中得到一个标量值，你可以使用： float(s)或更通用的s.item()，都会引发ValueError，除非系列中正好有一个值。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot：这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·二）

这些是以表中总行数为单位的。注意如果查询表达式具有未知变量引用，则 select 将引发 ValueError。通常，这意味着您正在尝试选择一个不是数据列的列。...如果在列表的位置使用None，那么该表将具有给定 DataFrame 的其余未指定的列。参数selector定义了哪个表是选择器表（你可以从中进行查询）。...几个注意事项：该格式不会为 DataFrame 写入 Index 或 MultiIndex，如果提供了非默认的索引，则会引发错误。...解析具有混合时区的 CSV pandas 无法本地表示具有混合时区的列或索引。...类型推断是一件很重要的事情。如果可以将列强制转换为整数 dtype 而不改变内容，则解析器将这样做。任何非数字列将像其他 pandas 对象一样以 object dtype 传递。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（七）

方法通过索引/列标签查找值索引对象设置/重置索引返回视图与副本 MultiIndex / 高级索引分层索引（MultiIndex）具有分层索引的高级索引...、强大和高效的功能，用于在频率转换期间执行重新采样操作（例如，将秒数据转换为 5 分钟数据）。...DataFrame 或 Series（将 MultiIndex 作为 index），stack() 的逆操作是 unstack()，默认情况下会展开最后一个级别： In [98]: stacked.unstack...DataFrame 或 Series（将 MultiIndex 作为 index），stack() 的逆操作是 unstack()，默认情况下会展开最后一个级别： In [98]: stacked.unstack...、强大且高效（例如，将秒级数据转换为 5 分钟数据）。

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