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从 csv 文件中读取列上的多重索引
我有一个如下所示的 csv 文件 Male Male Male Female Female R R L R R 86 67 88 78 81 我想将其读入 df 这样我就有 Male Female R L R 0 86 67 88 78 8
csv
pandas
multiindex
来自数组的 Pandas Multiindex => TypeError:不可散列的类型:'dict'
我正在尝试从具有以下结构的数组创建数据框 df date time Timestamp 2015 05 22 05 37 59 name Tom value 129 date time Timestamp 2015 05 22 05 37
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pandas
DataFrame
multiindex
Pandas 更新多索引数据框中的值
如何编辑多索引数据框的值 如果它是一个非多索引数据框 我知道我可以这样做 df at 0 foo 12 3 另外 这不起作用 df loc 0 foo a 12 3 考虑一个多索引列数据框 colnames foo foo foo po p
python
pandas
DataFrame
multiindex
Pandas:修改特定级别的多索引
我有一个带有多重索引的数据框 想修改多重索引的一个特定级别 例如 第一级可能是字符串 我可能想从该索引级中删除空格 df index levels 1 x replace for x in df index levels 1 然而 上面的代
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pandas
immutability
multiindex
Python(pandas):使用多索引将数据帧存储在hdf5中
我需要使用具有多索引的大尺寸数据框 因此我尝试创建一个数据框来学习如何将其存储在 hdf5 文件中 数据框是这样的 前2列有多重索引 Symbol Date 0 C 2014 07 21 4792 B 2014 07 21 4492 A 2
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sql
pandas
HDF5
multiindex
如何使用 Pandas 对多索引列重新排序?
表格显示在这里 https i stack imgur com Q4Hmo png code dff pd DataFrame Country France 4 China 4 Progress Develop Middle Operate
pandas
multiindex
按列对数据帧多索引级别进行排序
更新 pandas 版本 0 23 0 解决了这个问题 按列和索引级别的组合排序 https pandas pydata org docs whatsnew v0 23 0 html sorting by a combination of
python
pandas
DataFrame
multiindex
Pandas 多索引计数级别
数据 index A aa aaa A aa aab B bb bbb B bb bbc C cc ccc values 0 07 0 04 0 04 0 06 0 07 s pd Series data values index pd M
pandas
count
series
multiindex
在 Pandas 中对行和列 MultiIndex 使用布尔索引
问题在最后 在bold 但首先 让我们设置一些数据 import numpy as np import pandas as pd from itertools import product np random seed 1 team nam
python
pandas
multiindex
Pandas:将掩码应用于多索引数据帧
我有一个带有 MultiIndex 列的 pandas 数据框 有 3 个级别 import itertools import numpy as np def mklbl prefix n return s s prefix i for i
python
pandas
multiindex
Boost.MultiIndex:如何进行有效的集合交集?
假设我们有一个data1 and data2 我怎样才能将它们与std set intersect struct pID int ID unsigned int IDf postition in the file pID int id co
c
boost
multiindex
setintersection
填充多索引数据框中缺失的时间值
问题和我想要的 我有一个数据文件 其中包含从多个传感器异步读取的时间序列 基本上 对于文件中的每个数据元素 我都有一个传感器 ID 和读取时间 但我并不总是每次都拥有所有传感器 并且读取时间可能不均匀间隔 就像是 ID time data
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pandas
NumPy
multiindex
reindex
在 Pandas 中将两个 MultiIndex 级别合并为一个
我有一个多索引的 Pandas 数据框 第二级包含年份 2014 2015 第三级包含月份编号 1 2 12 我想将这两个合并为一个级别 例如 1 2014 2 2014 6 2015 这怎么可能做到呢 我是熊猫新手 搜索了很多但找不到任何
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pandas
multiindex
将新值分配给多索引数据帧中的切片
我想修改数据帧中某一列的一些值 目前我有一个view通过我原来的多重索引进行选择df 并且修改确实会改变df 这是一个例子 In 1 arrays np array bar bar baz qux qux bar np array one
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pandas
multiindex
DataFrame
对 pandas 系列中的多索引级别进行总结
我想对具有 3 级多重索引的系列中的一个级别进行求和 边缘化 以生成具有 2 级多重索引的系列 例如 如果我有以下内容 ind tuple x for x in ABC ABc AbC Abc aBC aBc abC abc mi pd M
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python3x
pandas
groupby
multiindex
在 pandas 中使用元组作为索引键时,如何“通过传入类别参数显式指定类别顺序”?
我一直在试图弄清楚如何使这些元组索引键pandas但我收到错误 我如何使用错误中的建议pd Categorical下面修复这个错误 我知道我可以转换为字符串 但我很好奇错误消息中的建议是什么意思 当我运行它时 效果非常好0 22 0 我已经
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pandas
Indexing
tuples
multiindex
在 pandas 中使用多索引数据帧进行索引
考虑以下示例数据 data Taxon Firmicutes 5 Patient range 5 Tissue np random randint 0 1000 size 5 Stool np random randint 0 1000 s
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DataFrame
Indexing
multiindex
Pandas 重置系列索引以删除多重索引
我有一个看起来像这样的系列 1999 03 31 SOLD PRICE NaN 1999 06 30 SOLD PRICE NaN 1999 09 30 SOLD PRICE NaN 1999 12 31 SOLD PRICE 3 00 2
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pandas
series
multiindex
多索引数据帧删除每组最大值的行
我有一个像这样的多索引数据框 PID Fid x y A 1 2 3 2 6 1 3 4 6 B 1 3 5 2 2 4 3 5 7 我想删除每个患者 PID 具有最高 x 值的行 我需要获取一个包含剩余行和所有列的新数据框 以继续对这些数
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pandas
DataFrame
multiindex
从 pandas 数据框索引创建列
我有一个数据框 我想将索引 第一级 中的数据转换为列 实际上我的 df 看起来像这样 col1 CoI AK 0 1 1 31 2 NaN BB 0 5 1 31 2 NaN 我想把它变成这样 col1 CoI 0 1 AK 1 31 AK
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pandas
DataFrame
multiindex
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