multi-index

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    我有一個多列的數據框,就像一個在以下MWE: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=[['a','c'],['b','d']], index=['one','two']) df.columns.names = ['aa', 'bb'] ,看起來像這樣: In [267]: df Out[267]: aa a c bb b d one 1 2

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    我有一個MixIndex數據類型的MultiIndex數據框。其中一個索引列值具有尾隨空格。我如何去除這些索引列的尾部空白。這裏是示例代碼: import pandas as pd idx = pd.MultiIndex.from_product([['1.0'],['NY ','CA ']], names=['country_code','state']) df = pd.DataFrame

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    問題:如何過濾這些行,使得我只返回注入不等於0或NaN的行而不丟失其他列的值? 我有下面的代碼創建了一個數據幀: import pandas as pd df=pd.DataFrame( [ [5777, 100, 5385, 200, 5419, 4887, 100, 200], [4849, 0, 4539, 0, 3381, 0, 0, ],

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    我發現了loc的一些有趣的行爲(bug?),帶有多索引數據幀,其中第一個索引是單個索引。使用loc(第一次)後,第一個索引(多索引)消失! 例如: In [1]: import pandas as pd In [2]: x = pd.DataFrame({'idx1':[1]*10, 'idx2':[1]*5+[2]*5, 'idx3':range(5)+range(5), 'data': [

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    我已經創建了多指數數據框名爲key_mat.It只是喜歡 cnt keys minutes 0000 21:01:00 1 0002 19:08:00 2 16:07:00 1 我想用.loc >>> key_mat.loc[['0002']] >>> cnt keys minutes 0002 19:08:00 2 16:07:0

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    我想用一些東西,可以創建一個字典一樣, 多鍵 Key1 which will map to SomeObject Key2 Key3 Key4 etc 我想基於任意鍵查找。我有boost :: multi_index奇怪的問題,我正在尋找替代品。 我的編譯器是Visual Studio 2005,我使用boost和DONT USE C++ 11。任何提升(除multi_

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    在我的工作流程中的某個時刻,我最終得到了一個帶有一些列和一些行的常規熊貓數據框。我想使用df.to_latex()將此DataFrame導出到乳膠表中。這很好,但是,我知道要使用多列,其中一些列是多表的一部分。例如,一個DataFrame的列a,b,c,d,e我想離開列a,但是將b和c,以及d和e組合起來。 import numpy as np import pandas as pd # w

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    的第n水平等於x的所有值考慮pd.Seriess s = pd.Series(np.arange(6), pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], [1, 2, 3]])) 1 1 0 2 1 3 2 2 1 3 2 4 3 5 dtype: int64 我想4替換索引的3所有值。 我剛想出這個,我不

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    考慮pd.Seriess midx = pd.MultiIndex.from_product([list('ABC'), np.arange(3)]) s = pd.Series(1, midx) s A 0 1 1 1 2 1 B 0 1 1 1 2 1 C 0 1 1 1 2 1 dtype: int64 它是使用d

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    這裏參考的樣本數據幀: import pandas as pd import datetime import numpy as np np.random.seed(1234) arrays = [np.sort([datetime.date(2016, 8, 31), datetime.date(2016, 7, 31), datetime.date(2016, 6, 30)]*3),