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請考慮以下DataFrame。
colidx = pd.MultiIndex.from_product([('Yes', 'No'), ('Yes', 'No')],
names=['Heart Disease', 'High Blood Pressure'])
rowidx = pd.MultiIndex.from_product([('Female', 'Male'), ('Single', 'Married')],
names=['Sex', 'Marital Status'])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, 4), index=rowidx, columns=colidx))
Heart Disease Yes No High Blood Pressure Yes No Yes No Sex Marital Status Female Single 5 0 3 3 Married 7 9 3 5 Male Single 2 4 7 6 Married 8 8 1 6
這基本上是由四個類別細分一個交叉表。在行中,它有Sex
和Marital Status
,並且它有Heart Disease
和High Blood Pressure
。
它有四行四列。第一行的標籤是(Female, Single)
。 Wes使用axis label
作爲本書中特定行或列的名稱。對於行和列,熊貓使用與numpy相同的術語,行變爲axis=0
,列變爲axis=1
。
一個軸可能有不同的級別。在示例DataFrame中,行或第0軸有兩個級別:Sex
和Marital Status
。對於axis=1
,等級爲Heart Disease
和High Blood Pressure
。您也可以分別稱它們爲index names
和column names
。
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