multi-index

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我有從CSV文件導入多個時間序列數據。這些數據都有時間戳，但時間戳並不總是一致的：時間系列1： UUT Data DateTime 2017-11-21 18:54:31 uut1 1 2017-11-22 02:26:48 uut1 2 2017-11-22 10:19:44 uut1 3 2017-11-22 15:11:28 uut1 6 201

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重置熊貓

我在python從pd.concat來與重複多指標一個大熊貓數據幀的重複多指標： customer_id 0 0 46841769 1 4683936 1 0 8880872 1 8880812 0 0 8880873 1 1000521 1 0 1135488 1 5388773 否，我將重置僅多指標的第一索引，以使得我在索引上得到一個重複的

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切片大熊貓多指標數據框中使用索引列表值

我有一個多指標數據框，看起來像 UID TID文本 ABC X T1 BCDŸT2 UIDtid是索引。我有一個列表uid s，並且想要獲得對應於該列表中用戶的行，但保留第二級索引值（tid）。我想不做任何顯式的循環。那可能嗎？

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更改多索引列的df.columns.names

我想在pandas的多索引列數據框中重命名我的一個級別。 df.columns.names 給我 FrozenList(['level0', 'level1']) 我想重命名 '0級' 到 '主'。我曾嘗試不同的方法，沒有工作： df.columns.set_names('findingkey', level=0, inplace=True) 給我TypeError: 'list'

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如何將多索引數據幀的子集存儲在新的數據框中？

我有一個多指標數據幀是這樣的： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'ind1': list('aaaaaaaaabbbbbbbbb'), 'ind2': list('cccdddeeecccdddeee'), 'ind3': list(range(3))*6,

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爲什麼我在切片數據框中看到所有原始索引元素？

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如何根據多索引級別映射到新的數據框？

我有一個數據幀與列A，B，C，D和索引是一個時間序列。我想創建一個具有相同索引的新數據框，但是多索引中有更多的列。 A，B，C，D是多指數的第一級。根據多索引級別，我希望新數據框中的每一列具有與A，B，C，D相同的值。換句話說，如果我有這樣一個數據幀： A B C D 0 2 3 4 5 1 X Y Z 1 我想打一個新的數據幀，看起來像這樣 A B C D 0 1 2

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Groupby + Apply生成不需要的MultiIndex

基於this question。 df = pandas.DataFrame([[2001, "Jack", 77], [2005, "Jack", 44], [2001, "Jill", 93]],columns=['Year','Name','Value']) Year Name Value 0 2001 Jack 77 1 2005 Jack 44 2 2001 Jill

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下降幾個多從熊貓數據框中

給下面的例子： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',

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MongoDB將所有現有索引遷移到新數據庫

我有一個MongoDB開發集羣，我隨着時間的推移創建索引作爲開發改進的一部分。在測試/生產MongoDB集羣上，我也想維護相同的索引。那麼我如何獲取現有集合的所有索引並在新數據庫上創建相同的集合索引？