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。我的代码可以在这里找到；https://repl.it/repls/OldCorruptRadius **我对熊猫和编程是非常陌生的，所以任何建议都会非常感谢！谢谢！**
浏览 14提问于2020-01-12得票数 1
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我有一个这样的数据帧： index A B C
01.01.2000 a1 b1 c1不幸的是，关于多索引的pandas文档让我非常困惑，因为我是新手。谢谢！
浏览 28提问于2019-02-15得票数 3
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我得到了一个具有多列的pandas数据帧和一个具有列索引(0，1，...，n)的列表，该列表索引数据帧的列的子集。如何创建恰好包含这个列子集的新数据框？
浏览 3提问于2021-11-30得票数 0
---> 23 df.target_names 25
这就是我所做的import pandas as pdi
浏览 58提问于2018-04-22得票数 0
我有一个包含多索引列名的时间历史数据的pandas.DataFrame。多索引的一个级别是列的单位。我希望能够更改列的单位，这是相当简单的。不过，更改多索引来显示新的单元会让我感到困惑。to change the `current` in the multi-index to `new` ('mm&#
浏览 0提问于2020-02-13得票数 0
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我有一个Pandas DataFrame，它的列索引如下所示： +----+----+----+----+----+----++----+----+----+----+----+----+
...the data 我想要做的是将此DataFrame的列索引更改为多索引索引，如下面的格式所示，不修改数据，只需在索引中添
浏览 41提问于2021-09-20得票数 0
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下面我有一个具有多索引的pandas数据帧，第一级是“地址”，第二级是(分数，数字，轴).All总计一列。输出我看起来像是'Address‘列索引下的单独列。
浏览 12提问于2021-04-14得票数 0
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pandas透视多索引列
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我想要透视一个多索引数据名，但失败了：代码：基本上我想要计算：df['foo'][v].reset_index().pivot(index='dt', columns='cat', values = v)
对于每个列的reset_index().
浏览 13提问于2020-05-15得票数 1
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结果矩阵的行应该通过A的前三个维度进行多索引，列应该通过A的最后三个维度进行多索引。使用pandas或numpy实现这一点的最佳方法是什么？
浏览 3提问于2017-02-06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)
>>> df = pd.DataFrame(array[:,0,0])
浏览 1提问于2017-04-15得票数 6
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我目前写了一个python脚本，它将数据从excel文件分割到不同的表中，并将数据存储在新的excel文件中。到目前为止，一切都正常，但我发现了一个我不太理解的问题。在我的脚本末尾，我想格式化我的目标excel文件的列。我所做的是计算每一列的最大大小，并将其保存在一个变量中，然后调用"set_column“函数，如下所示： format = writer.book.add_format({'tex
浏览 70提问于2021-11-10得票数 1
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我有一个多索引dataframe列，我已经从雅虎金融检索，并希望将它转换为一个单一索引列表。而不是让每个符号(间谍，AMZN)对应属性(高，低，关闭)，我需要有一个额外的列的符号名称。新的符号列将具有重复的符号名，因为它显示每个交易日期的高/低/收盘。
下面是雅虎金融在该数据上填充的多索
浏览 4提问于2021-10-22得票数 1
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如何将具有多列的1列和Pandas数据格式的索引转换为Numpy数组，其中的日期与dataframe中正确的列值排列在一起？
这里有几个数据类型的问题，它让我很想把索引和列都放到一个数组中！我会非常感谢你的帮助！
浏览 8提问于2016-10-03得票数 2
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我有下面的pandas.core.series.SeriesRed 4和下面的多索引数据。我的目标是通过在Target中将Value除以相应的Color值，从而在pandas.core.series.Series中创建pandas.core.series.Series列。12 3Green Lion 21 3
浏览 0提问于2018-09-09得票数 1
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通过这段代码，我成功地将其加载到pandas数据帧中，并执行基本操作，如拥有每个配置文件的总天数和总成本。import pandas as pdprint (df) 现在我想
浏览 18提问于2021-04-06得票数 0
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，因为我有多个源的数据，以及访问与当前数据对应的源的信息。我的想法是用多索引的方式来做这件事，我有这样的东西 t min max .这可以通过一个简单的连接来完成吗？这感觉会比这更棘手。如果可能，我希望能够迭代包含来自多个源的数据的数据框中的源，如下所示：
浏览 4提问于2020-05-04得票数 0
我有一个包含三列的pandas df，purchase_day，customer_name，products_purchased。gpd = df.groupby(by=['customer_name', 'purchase_day']).count()不幸的是，对于这个返回的表，我不能对它运行groupby，因为它的<
浏览 12提问于2017-02-21得票数 0
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pandas中的多列分解
、、、
pandas factorize函数将序列中的每个唯一值分配给一个从0开始的顺序索引，并计算每个序列条目所属的索引。我想在多个列上实现pandas.factorize的等价物：df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 1, 1], 'y':[1, 2, 2, 2, 2, 1]})
pd.factorize(df)[0] #
浏览 0提问于2013-05-09得票数 12
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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')
我正在努力在具有列多索引的DataFrame中实现类似的
浏览 0提问于2014-10-21得票数 9
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