是一种使用以下索引重构DataFrame的方法： colums = pd.MultiIndex.from_product([['2021-01-01', '2021-01-02', ....]
浏览 17提问于2021-04-23得票数 0
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0.24.2版的文档没有提到pandas.MultiIndex.map。最新的文档版本是0.22版。版本0.24.2只提到了pandas.Index.mapIn [2]: pd.__version__Out[3]: <function pandas.core.indexes.base.Index.map(self, mapper, na_a
浏览 2提问于2019-04-11得票数 0
这需要一个标准的Index (文森特不能解析MultiIndex)。Out: pandas.core.index.MultiIndexIn: if type(result.index) is 'pandas.core.index.MultiIndex': else:Out:
浏览 7提问于2014-01-12得票数 22
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db As DAO.Database
NbrCol = db.QueryDefs("QryRestructuringToDo").Fields.CountRestructuring_List.RowSourceType = "Table/Query"
Restructuri
浏览 5提问于2015-03-12得票数 1
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for i in range(len(file)) :url = ('https://www.sec.gov/Archives/' + a)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")text = txt.lower()
for line in urllib.request.urlopen(ur
浏览 1提问于2021-04-04得票数 1
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20060331', u'20060630']>>> type(rpt_date)>>>
以及如何通过以下方式创建multiIndex对象(pandas.core.index.MultiIndex</e
浏览 5提问于2012-09-15得票数 0
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我完全不明白的是，为什么通过MultiIndex的第一级查找会如此慢？我理解MultiIndex的概念是因为它很快，如果你遵循层次结构的话。根据pandas版本的不同，编辑结果会有很大的不同，现在看起来更像是pandas 1.1.0中的MultiIndex有问题。('One level multiindex loc 2', timeit.timeit(lambda: df.loc[(1000, ), :], number=10000))
print('Sea
浏览 30提问于2020-08-12得票数 2
在pandas.MultiIndex对象中索引并保留级别名的最简单语法是什么？方括号操作符[]生成级别名称被删除的元组。import pandas as pd
print(index)print(pd.Mul
浏览 3提问于2022-09-22得票数 0
在本例中，我可以将0级route分配给第1、2和3列： indexes = pd.MultiIndex.from_tuples([['paris']], names=['name'])
columns= pd.MultiIndex.from_product([['route'], ['type', 'action src', 'action dst']], names=['first', 'second
浏览 11提问于2021-04-18得票数 0
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当我有两个或更多的可迭代性时，我有一个用于创建Pandas MultiIndex的实用函数，并且我希望为这些迭代中的每个值的唯一配对设置一个索引键。看上去像这样import itertools
"""Make a MultiIndexiterable = itertools.product(*values)
idx = pd.MultiIndex</
浏览 2提问于2014-01-23得票数 12
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我用perl做了很多数据分析，我正在尝试用python复制这项工作，使用pandas、numpy、matplotlib等。到目前为止，我遇到的每个pandas数据结构示例都是精心设计的，整个结构(索引和值)都是在一个命令中手动分配的，然后通过操作来演示数据结构的所有功能。(zipped, names=['volume', 'beta', 'montecarlo_time, smearing_time'])
NameError: name 'MultiIndex'
浏览 2提问于2012-11-13得票数 2
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目标是在Pandas中现有多索引列的基础上添加另一个多索引。([['level1'],['level2'],df.columns ])
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Top'],df.columns ])
但是，编译器返回一个错误。NotImplementedErr
浏览 3提问于2021-08-06得票数 0
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如果我有一个带有MultiIndex的Pandas DataFrame，我如何索引到DataFrame中，同时保持我用来索引的东西的顺序？(Index=('alice', 'us'), value=5)Pandas(Index=('charlie', 'za'), value=20)
Pandas(Inde
浏览 13提问于2020-07-06得票数 1
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在用MultiIndex在excel表中阅读之后，我看到np.nan出现在索引中，因为其中一些值是'N/A‘，pd.read_excel认为转换它们是个好主意。我认为使用更改它们很容易，但我得到了以下错误：----> 1 df.index.fillna("N&#x
浏览 11提问于2016-09-15得票数 4
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下面是一个示例：>>> d0A 12 C 3
>>> s = pandas.Series(np.arange(9), index=pandas.<em
浏览 0提问于2014-03-10得票数 5
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，如下所示： A B1 2 33 6 7当我想使用以下代码向多层列添加另一个级别时 x.columns = pd.MultiIndex.from_productcore\dtypes\missing.py",
浏览 4提问于2022-11-29得票数 1
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下面的代码生成一个具有分层MultiIndex的Pandas序列：number_of_classes = 3survival_table = pd.Series( [(gender,klass,fare)
for
浏览 1提问于2013-10-24得票数 4
current_date:%Y%m%d}'), 'Bin': 0}) unstacked_df = self.other_data.unstack()
joined_df = pandas.merge
浏览 12提问于2019-04-02得票数 0
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带有MultiIndex潘达斯面板的切片函数PanelData.major_xs('A')如果我将MultiIndeximport pandas as pd
ListLetter = ['A', &#x
浏览 6提问于2014-04-14得票数 2
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我使用pandas.Series和MultiIndex进行双向加权查找。我认为使用MultiIndex也可以很容易地为给定级别找到相应的其他级别，但我无法找到一个简单的函数other，它可以执行以下操作：
>>> index=pandas.MultiIndex.from_tuples如果这涉及迭代MultiIndex中的所有条目并比较它们，我会稍微不高兴，因为我认为索引有点像多键哈希表。
浏览 5提问于2016-10-07得票数 3
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