多索引（也称为分层索引）允许在二维表格结构中操纵更高维数据。
我正在尝试通过其元组重命名熊猫数据框的一行。例如：以pd df = pd.DataFrame（data = {'i1':: [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]，'i2'：[0,1,2,3 ，0,1,2,3]，...
我正在对熊猫的多索引进行更深入的研究，我想知道是否可以用多索引替换groupby迭代处理。当前，我使用此函数原始数据：...
如何从数据框列字符串中提取句点和变量名称以进行多索引面板数据准备
我是Python的新手，在任何地方都找不到答案。我有一个具有以下结构的DataFrame：df = pd.DataFrame（index = list（'abc'），data = {'A1'：range（3），'A2'：range（...
选择Pandas DataFrame的第二个MultiIndex级别作为索引器
我有一个带有multiindex的pandas DataFrame，我想选择上午11点到下午1点之间的所有行。导入大熊猫作为pd数据= [（'Jack'，'2020-01-01 10:00:00'，12），（'Jack'，'2020-01-01 11:00：...
我对为熊猫数据框创建多索引的知识一无所知。我的数据框是一张230 x 640的图像。我添加了带有时间戳的列，现在我想创建一个Multiindex ...
我正在使用每年很多方案来预测产品的需求。我有一个MulitiIndexed数据帧（“模拟”，“年”，“月”），需要按其中一个进行过滤（比方说“模拟”）。 ...
我想对MultiIndex df的收益进行绘制（箱形图），如下所示：pct_change close高低开盘价代号...
[当分组来自MultiIndex级别时，按列汇总过滤分组的Pandas数据
如何根据从该级别的groupby列中获得的汇总信息，从多级索引数据帧的某一级别删除数据？例如，对于数据帧dfmi：midx = ...
我有一个多索引熊猫数据框。在我的示例中，有两个级别：车辆（具有属性A和B）和reference_days（具有属性1和2）。每辆车每天都有一个...
所以，我有以下两个Multiindex-Dfs：data = {（'California'，0）：'LA'，（'California'，1）：'SF'，（'Texas'，0）：'HO '，（'New York'，0）：'BX'，（'New York'，1）：'NY'} ...
Pandas在MultiIndex DataFrame中选择特定的较低级别的列
我不知道问题是否再次得到回答，但是我还没有找到类似的东西，我有一个具有两级列的MultiIndex DataFrame，例如：arrays = [np.array（['bar'，'bar '，'bar'，'...
Slice groupby.describe dataframe
我有一个如下所示的数据框：我想获取所有外部索引，仅获取内部索引的均值和标准差。我试图在下面使用idx = pd.IndexSlice ...
我有以下数据框：AAPL，AAPL价格，交易量... GOOG，Ivol GOOG，股票日期0 2019-12-25 ...
我有一个具有MultiIndex的pandas DataFrame，我正在寻找一种为某些级别修改我的MultiIndex级别之一的子集的快速方法。这是一个示例，其中我需要更改2 ...
我在任何地方都找不到解决方案，所以我在这里问。我有一个看起来像这样的数据框。这里A和B是MultiIndex的索引，C，D是列标题。 A B C D ...
我有一个包含重复值/索引列的数据框，我想按“名称”列对其进行分组，但不对其进行任何聚合。我看过Dataframe.groupby（）函数...
以下代码testIDs.groupby（['id'，pd.TimeGrouper（key ='date'，freq ='20s'）]）['quadrant']。value_counts（）给我：Out [128]：id日期象限2617 2019-10-08 18:47:40 ...
我有一个带有两个索引的数据框，如下所示：Index1 Index2 200701 200702 200703 alphas第四四分位41.7421 41.1807 39.071 ...
我目前正在处理数十万行及更多行的数据帧，并由日期时间值构成索引。您可以使用以下代码创建我的数据框的微型示例：将pandas作为pd导入...
这里是我的数据框：df = pd.DataFrame（pd.DataFrame（{“ C1”：[0.5，0.9，0.1，0.2，0.3，0.5，0.2]，“ C2”：[200，158，698，666 ，325，224，584]，...