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。
我有以下多索引数据框： 我想添加一个标记为“回报”的新列，并分配应用于关闭列的百分比变化，即 bars.loc[符号, '返回'] = bars.loc[符号...
使用整数值对 MultiIndex Pandas Dataframe 进行切片不正确？
我们有一个 MultiIndex DataFrame，其中顶级索引使用整数值。对特定值进行切片会返回直到请求值为止的所有索引值，而不仅仅是请求值。这是……
将 pandas 导入为 pd df = { ('A', 'X', "k"): [1, 2, 3], ('A', 'Y', "k"): [4, 5, 6], ('B', 'X', "k"): [7,8,9], } df = pd.DataFrame(df) df.columns = df.colu...
我有一个具有 2 个级别的 MultiIndex 对象： 将 pandas 导入为 pd mux = pd.MultiIndex.from_tuples([(1,1), (2,3)]) >>> 多重索引([(1, 1), (2, 3)], ） 我想繁殖...
我通过使用 pandas crosstab 函数然后执行 tohtml() 获取表格形式获得以下数据帧输出。但我需要先让我的 DF 处于正确的形式 输出 = pd.crosstab(df1[lurn_FLS'],...
我有一个 pd.DataFrame df，以 MultiIndex 作为索引。当我按第一级分组时，如何获取 MultiIndex 的第二级作为索引？ groupby 对象是 gdf = df.groupby(级别=['
使用 .loc 与来自具有 MultIndex 的 DataFrame 的级别子集
给定一个具有 3 个级别的多索引的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.concat({'a': pd.Series([1,2,3,1]), 'b': pd.Series([5,4,3,5]), 'c': pd.Series(范围(9,13))...
我有一个多维np.array。我知道前 N 维和后 M 维的形状。例如。， >>> n = (3,4,5) >>>米=（6，） >>> a = np.ones(n + m) >...
我有我想使用的多索引数据框的结构（受到文档的启发）。我想用字典在每个级别实例化它。 MultiIndex Dataframe一般结构： 导入
当python xarray模块中每个像素的范围不同时，是否可以按时间范围选择数据集
我尝试仅选择每个像素不同的特定时间范围内的这部分数据。 对于索引，我有两个 np.datetime64[ns] xr.DataArrays，其形状（lat：152，lon：131）名为
我最近问了一个问题，Timeless 回复了一段令人着迷的代码，它完成了它应该做的事情。 基本上，我正在使用来自雅虎财经的多索引时间序列 df，使用 level...
不确定这是多索引还是分组问题。 给出下面的数据集 csv 示例： '设备'、'时间'、'数据' 1,2021-07-03 00:00:04,299 1,2021-07-03 00:02:34,300 1,2021-07-03 00:11:09,299 1,202...
从原始的multiindex创建新的pandas multiindex df
我有一个多索引数据框 df1，使用 yfinance 从 yahoo 提取，具有时间序列索引和两级多索引列。级别 0 是“调整收盘价”、“最高价”和“成交量”，级别 1 是
如何在多个groupby之后将pandas数据从索引移动到列
我有以下熊猫数据框： 象征年使用书籍 386 黄素 1830 3 3 387 黄素 1840 1 1 388 黄素 1840 2 2 第389章 黄花 1868 2 ...
如何根据多索引级别之一从多索引 pandas DataFrame 进行多重绘图？ 我得到了在不同场景中使用不同技术的模型的结果，
我有一个看起来像这样的熊猫数据框。 我想让它像下图一样显示，使用国家/地区作为我的索引 当我将“国家/地区”列设为索引时，其余行将变为...
Python Pandas 多重索引。计算给定多索引主标题的多索引子标题的数量
我需要计算给定多索引主标题的多索引子标题的数量。 这个问题与我之前的问题相关：read_csv：多个标题行。单头罗...
我不确定是否应该使用 groupby 、 idx 来解决这个问题，甚至采取额外的步骤将此数据帧变成多索引数据帧，但我希望这个示例能够清楚地传达我所拥有的内容
我有一个 DataFrame，可以说 df1 具有多索引，例如 index1 = MultiIndex.from_tuples([('1','c'),('1','d'),('2','c'),('2','d')], 名称 = ['级别1','级别2']) 和另一个 DataFrame，让我们说 df2 与
将单索引 pandas df 转换为多索引 df，然后将具有相同索引的所有行分组到不同的行中
我有一个看起来像这样的 df： 将 pandas 导入为 pd # 创建df df = pd.DataFrame({'姓名': ['爱丽丝', '鲍勃', '卡罗尔', '爱丽丝', '卡罗尔', '爱丽丝', '卡罗尔', '马特'], '地址': ['...