Pandas初体验(八)

本文介绍了Pandas中的层次化索引功能,包括如何使用层次化索引进行数据操作。文章通过示例展示了如何进行内层选取,并探讨了如何利用层次化索引进行数据重塑,将数据从一种结构转换为另一种。任务是根据指示对数据进行重塑,将原始数据转换为特定的DataFrame结构。

时间煮雨
@R星校长

8关:层次化索引

层次化索引

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使我们能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。请看以下例子:

In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,
### Pandas入门教程 PandasPython 中用于数据处理和分析的重要工具之一,广泛应用于数据科学领域。它提供了高效的数据结构以及丰富的功能来简化数据分析流程。 #### 数据结构 Pandas 的核心数据结构主要包括 `Series` 和 `DataFrame`。 - **Series**: 一维数组对象,类似于列表或字典,可以存储任意类型的数值。 - **DataFrame**: 类似于表格形式的二维数据结构,由多个 Series 组成,支持行索引和列名标记[^1]。 #### 创建 DataFrame 可以通过多种方式创建 DataFrame 对象,最常见的是通过字典构建: ```python import pandas as pd data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 上述代码展示了如何利用字典快速生成一个简单的 DataFrame 表格[^3]。 #### 基本操作 以下是 Pandas 中一些常见的基本操作: - **查看前几行数据**:使用 `.head()` 方法显示 DataFrame 的前五行。 - **添加新行**:可通过 `.loc[]` 或 `.append()` 方法实现新增行的操作。 - **删除行/列**:可使用 `.drop()` 删除指定的行列。 - **筛选条件**:基于布尔表达式过滤特定记录。 示例代码如下所示: ```python # 查看前两行数据 print(df.head(2)) # 添加一行到 DataFrame df.loc[3] = ['David', 40, 'Houston'] # 删除某一行 df = df.drop([0]) # 条件筛选年龄大于等于30岁的人员 filtered_df = df[df['age'] >= 30] print(filtered_df) ``` 这些方法能够帮助初学者迅速上手并掌握 Pandas 的基础应用。 #### 学习资源推荐 对于希望深入学习 Pandas 的用户来说,官方文档是一个不可多得的好去处。此外,“Pandas 官网教程 PDF 下载”项目也提供了一份详尽的学习指南,适合不同层次的学习者查阅参考[^2]。 ---
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