Series和DataFrame复合索引的创建和取值

最新推荐文章于 2023-05-05 19:43:58 发布
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#python #Pandas #Series #DataFrame

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。

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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
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04-23 415
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Python中使用元组实现复合索引
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05-26 308
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数据科学库（五 · 三）索引和复合索引
源仔
07-29 737
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使用Python创建复合多层列索引
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05-05 518
通过keys参数我们可以为每一部分数据指定一个名称，这里我们将数字数据命名为’num’，将字母数据命名为’char’。在数据分析中，经常会用到多维数据，而Pandas提供了MultiIndex（多层索引）的机制来处理此类数据。MultiIndex可以帮助我们更好地组织和处理数据，使得数据的分析更加清晰、直观。通过本文我们了解了如何使用Python创建复合多层列索引，并完成了一些基本的数据操作。在上述代码中，我们使用了loc方法对指定的位置进行切片操作；使用groupby方法进行聚合操作。
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10-25 2064
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
DataFrame取值
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01-22
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直心I
01-07 2331
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zhengzaifeidelushang的博客
05-01 1657
pandas数据处理 Pandas的Series对象 创建Series对象 pd.Series(data,index=index) index是一个可选参数，data参数支持多种数据类型，data可以是列表、NumPy数组、字典 Series对象将一组数据和一组索引绑定在一起，通过values属性和index属性获取数据 import numpy as np import pandas as p...
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【Python】数据分析.pandas.索引、重建索引、复合索引
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
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01-21 6903
概念:     单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上;     用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);     复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引;     同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索引也就是索引列超过2列的索引;     设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索
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