Series和DataFrame复合索引的创建和取值

最新推荐文章于 2022-07-24 16:56:46 发布
原创 最新推荐文章于 2022-07-24 16:56:46 发布 · 428 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
https://blog.youkuaiyun.com/craftsman2020
文章标签：

#python #pd pandas dataframe tutorial #pandas

本文探讨了在复合索引情况下，DataFrame与Series数据类型的处理技巧，包括使用swaplevel()方法交换复合索引层级，以及在DataFrame上应用loc方法的细节。

下图中，b是DataFrame类型，而c是Series类型。复合索引情况下Series的索引和之前类似，必要的时候需要用到c.swaplevel()，其中level相当于就是复合索引的里外层，交换了level之后，里外交换。DataFrame在运用loc时稍有区别。
Series和DataFrame复合索引的创建
Series和DataFrame复合索引的取值

Series和DataFrame复合索引的索引交换

DataFrame复合索引

使用 Pandas 创建复合索引 DataFrame 数据实战 - Python
m0_47037246的博客
04-23 433
使用 Pandas 创建复合索引 DataFrame 数据实战 - Python在 Pandas 中，通过复合索引可以实现对数据的多维度分组和操作。本文将介绍两种创建复合索引的方法：pd.MultiIndex.from_product 和 pd.MultiIndex.from_tuples，并演示如何使用这些方法创建复合索引 DataFrame 数据。
pandas创建复合索引dataframe仿真数据集实战（create a multiIndex dataframe）
data+scenario+science+insight
01-15 589
pandas创建复合索引dataframe仿真数据集实战（createa multiIndex dataframe）
数据分析-day04-pandas-dataFrame、series的复合索引的操作
健康平安的活着的专栏
01-05 530
#!usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 _*- ''' @author:Administrator @file: pandas_dataframe_series_index_demo.py @time: 2020-01-05 下午 1:33 ''' import pandas as pd; import numpy as np a = pd.Dat...
DataFrame双重索引取值
独木不林的博客
10-16 1万+
1、一些课本是见的是Series的多重索引，获取第二个索引值内容： 2、当变为DataFrame时，则会报错 3、解决方法：
pandas的Series和DataFrame
weixin_46704813的博客
10-25 2083
文章目录一、pandas的核心类二、Series(数据系列)带标签的数组1.创建Series对象2.Series切片和索引读取文件二、Dataframe 二维，Series容器1.将字典转换为二维数组2. 一、pandas的核心类 Series（一位数组）、DataFrame（二维数组）、Index（索引） 二、Series(数据系列)带标签的数组 1.创建Series对象 2.Series切片和索引 读取文件 csv、excel、sql… 读取csv文件：pd.read_csv("./路径") 二、Da
数据科学库（五 · 三）索引和复合索引
源仔
07-29 763
文章目录（一）简单的索引操作1 获取index：df.index2 指定index ：df.index = ['x','y']3 重新设置index : df.reindex(list("abcdef"))4 指定某一列作为index ：df.set_index("a",drop=False)5 返回index的唯一值：df.set_index("Country").index.unique()6 当df1.set_index(["c","d"])即设置两个索引的时候是什么样子的结果呢？7 写一个字典形式
DataFrame取值
最新发布
01-22
### 获取 Pandas DataFrame 中的值 #### 使用 `loc` 和 `iloc` 为了访问特定位置的数据，可以使用基于标签的 `.loc[]` 或者基于整数...此段代码实现了对DataFrame对象按照设定好的复合条件下进行有效检索的功能[^3]。
Pandas DataFrame查询访问、索引、切片---初学基础
直心I
01-07 2353
索引 1.根据索引取值 *# BOOL列表访问默认访问的是行，而不是列 2.行索引 2.1 通过标签索引行数据loc 对列进行索引 - 通过类似字典的方式- 通过属性的方式，loc方法通过标签或者bool数组选取一些行和列， 可以将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且name属性也已经设置好了，就是相应的列名。 2.2 iloc...
2021-10-17 Python数据分析学习（二）——如何从Series和DataFrame中取值
Albus_Rowe的博客
10-17 1021
Python数据分析学习（二） 1. Series的取值 1.1 values from pandas import Series emp = ['001','002','003'] name = ['王者','青铜','黑铁'] se = Series(data=name,index=emp) print(se) print(se.values) 运行结果： 001 王者 002 青铜 003 黑铁 dtype: object ['王者' '青铜' '黑铁'] values获取数据的
pandas索引复合索引dataframe数据、索引dataframe中指定行和指定列交叉格子的数据内容(getting a specific value)、使用元组tuple表达复合索引的指定行
data+scenario+science+insight
03-25 379
pandas索引复合索引dataframe数据、索引dataframe中指定行和指定列交叉格子的数据内容(getting a specific value)、使用元组tuple表达复合索引的指定行
数据分析 day04(一)
沉觞的博客
06-27 1026
pandas 安装 在黑屏终端使用命令 pip insatll pandas 下载慢的话,使用国内镜像源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 导入pandas import pandas as pd # 和numpy联用 import numpy as np 1.Series 导入 from pandas...
pandas入门——多重索引
Nick的博客
08-07 2万+
多重索引 设置多重索引 # 导入数据 import pandas as pd import numpy df1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df1.set_index(["country","director_name"],append=True,drop=False,inplace=True)append参数
pandas中Series的多级索引
HQ1356466973的博客
10-31 4087
假设我们想分析2017年和2018年广东，广西，湖南的人口数。如果使用Series进行存储的话，比较直接的方法如下： In[1]index = [('广东',2017),('广东',2018),('广西', 2017),('广西', 2018),('湖 南',2017),('湖南', 2018)] In[2]populations = [3387964,658964, ...
python如何设置双索引_python-在新的多索引下串联熊猫列
weixin_39553753的博客
12-09 493
给定一个数据帧字典，例如：dict = {'ABC': df1, 'XYZ' : df2} # of any length...其中每个数据框具有相同的列和相似的索引，例如：data Open High Low Close VolumeDate2002-01-17 0.18077 0.18800 0.16993 0.18439 1720...
Mysql中的复合索引（联合索引）原理
白鸽
08-03 3859
联合索引原理 联合索引，通过顺序比较对应的值，来实现排序和查找。对于每一个联合索引所在页，都包含对应参与联合索引列的值，和指向子节点的指针。 create index idx_T1_abc on T1(a,b,b); 上诉步骤为T1创建联合索引 联合索引具体查找步骤： 当咱们的SQL语言能够应用到索引的时候，好比 select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3 ；也就是T1表中a列为4的这条记录。 查找步骤具体以下： 1、存储引擎首先从根节点（通常常驻
python中Pandas之DataFrame索引、选取数据
weixin_46713695的博客
07-24 2万+
python中Pandas之DataFrame索引、选取数据
pandas中访问使用多个索引的Series
hooyying的博客
04-05 1369
data = pd.Series(np.random.randn(9),\ index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','c'], [1,2,3,1,2,3,1,2,3]]) data a 1 -0.901880 2 0.083255 3 1.002014 b 1 2.033284 2 -1.063635 3 -0.415264 c
pandas的dataframe行列索引方法与查询
热门推荐
rouge_eradiction的博客
09-14 5万+
dataframe的行索引方法有三种，分别为loc，iloc,ix loc loc是基于行索引，或者说是行的名称进行索引的 iloc iloc是根据行的序列数索引的，序列数从0开始取，iloc前面的i就好像是在提醒你，他的输入参数是常数。 ix ix是前两者的混合，输入任何一种都可以。 ...
jupyter python 各种series和dataframe各种索引方法详细归纳
12-27
为了展示索引的方法，首先需要创建一些 `Series` 和 `DataFrame` 对象作为例子。 ```python import numpy as np import pandas as pd # 创建一个简单的 Series s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值