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Pandas 中的多索引排序
我在 pandas df 中有一个包含多索引列的数据集 我想按特定列中的值进行排序 我的数据集如下所示 Group1 Group2 A B C A B C 1 1 0 3 2 5 7 2 5 6 9 1 0 0 3 7 0 2 0 3 5
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Python Pandas 按二级索引(或任何其他级别)切片多索引
有很多关于按级别范围切片多索引的 level 0 的帖子1 http pandas pydata org pandas docs stable advanced html using slicers 但是 我找不到解决我的问题的方法 也就是
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Sorting
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multiindex
在 pandas 数据框中添加一个具有 MultiIndex 列的字段
我一直在寻找这个问题的答案 因为它看起来很简单 但还没有找到任何东西 如果我错过了什么 抱歉 我有 pandas 版本 0 10 0 并且我一直在尝试以下形式的数据 import pandas import numpy as np impo
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TimeSeries
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Pandas Multiindex 从索引的第一个条目获取值
我有以下多索引数据框 from io import StringIO import pandas as pd datastring StringIO File no runtime value1 value2 A 0 0 12 34 A 0
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为列提供多个索引/标题
我正在使用 pandas 数据帧 这些数据帧本质上是这样的时间序列 level Date 1976 01 01 409 67 1976 02 01 409 58 1976 03 01 409 66 我想要的是级别列的多个索引 标题 如下所示
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如何在 pandas.multiindex 级别应用条件?
我的数据看起来像这样 ch 频道 det 探测器 ch det time counts 1 1 0 123 2 0 121 3 0 125 2 1 0 212 2 0 210 3 0 210 1 1 1 124 2 1 125 3 1 12
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替换 MultiIndex 中的值(pandas)
在下面的DataFrame中 我如何替换 x2 Total with x2 x2 离开x1 as is l1 900 902 912 913 916 l2 i1 i2 x1 Total 10 6 3 3 10 16 2 9 3 8 x2 T
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如何将 Pandas DataFrame 更改为多列列?
我有一个 Pandas DataFrame 其列索引如下所示 A1 A2 A3 B1 B2 B3 the data 我想做的就是将此 DataFrame 的列索引更改为多索引列索引 如下面的格式所示 而不修改数据 只是简单地在索引中添加上一
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重新索引 pandas dataframe 多重索引的子级别
我有一个时间序列数据框 我想通过试验和测量重新索引它 简单来说 我有这个 value Trial 1 0 13 1 3 2 4 2 3 NaN 4 12 3 5 34 我想把它变成这样 value Trial 1 0 13 1 3 2 4
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如何防止groupby超类索引?
假设您有以下半多索引对象 https pandas pydata org pandas docs stable user guide advanced html creating a multiindex hierarchical inde
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Python 多索引数据框删除最大值
我正在与 python pandas 中的 MultiIndex DataFrame 作斗争 假设我有一个像这样的 df count day group name A Anna 10 Monday Beatrice 15 Tuesday B
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按索引级别为 Pandas Multiindex DataFrame 赋值
我有一个 Pandas 多索引数据框 我需要为系列中的一列分配值 该系列与数据帧的第一级索引共享其索引 import pandas as pd import numpy as np idx0 np array bar bar bar baz
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按索引选择多索引数据框中的行而不丢失任何级别
我想选择一个名为 Mid 的行 而不丢失它的索引 Site 以下代码显示了数据框 m commodity price max maxperstep Site Commodity Type Mid Biomass Stock 6 0 inf
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Pandas MultiIndex(超过 2 级)DataFrame 到嵌套 Dict/JSON
这个问题类似于this one https stackoverflow com questions 47920624 convert pandas multiindex dataframe to nested dictionary 但我想更
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如何从多索引数据框中删除级别?
例如 我有 In 1 df pd DataFrame 8 9 index pd MultiIndex from tuples 1 1 1 1 3 2 columns A In 2 df Out 2 A 1 1 1 8 3 2 9 有没有比这
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删除 MultiIndex 中带有重复项的 NaN 行
使用重现我的确切问题的 DataFrame 进行更新 我有一个问题NaN出现在我的索引中会导致非唯一的行 因为NaN NaN 我需要将所有行删除到NaN出现在索引中 我之前的问题有一个示例 DataFrame 其中包含一个NaN行 但是原始
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NaN
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如何将 DataFrame 附加到多索引 DataFrame?
假设我有 DataFrame In 1 a pd DataFrame 1 2 3 4 5 6 7 8 index pd MultiIndex from product A B d e In 2 a Out 2 0 1 A d 1 2 e 3
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使用部分索引元组列表对多索引数据帧进行切片的最佳方法是什么?
我想使用部分匹配的索引或元组列表对数据帧进行切片 ix foo a 1 foo a 2 foo b 1 foo b 2 foo c 1 foo c 2 df pd DataFrame np ones 6 1 index pd MultiIn
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为什么我会在切片数据框中看到所有原始索引元素? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个像这样的多索引数据框 import pandas as pd import numpy as np df pd DataFrame ind1 list aaaaaaaaabbbbbbbbb ind2 li
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如何从带有列表的嵌套字典构建多索引 Pandas DataFrame
我有以下字典 d key1 sub key1 a b c d e key2 sub key2 1 2 3 5 8 9 10 在 的帮助下this https stackoverflow com questions 13575090 cons
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