multi-index

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    我有一個DF它看起來像這樣: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1|mm','2|lll'],['A|ljjh','B|ldjdj']]) 1|mm 2|ll

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    鑑於以下數據幀: d2=pd.DataFrame({'Item':['items','y','z','x'], 'other':['others','bb','cc','dd']}) d2 Item other 0 items others 1 y bb 2 z cc 3 x dd 我想創建一個multiindexed套頭使得電流標題變爲0水平,

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    鑑於以下數據幀: d2=pd.DataFrame({'Item':['y','y','z','x'], 'other':['aa','bb','cc','dd']}) d2 Item other 0 y aa 1 y bb 2 z cc 3 x dd 我想將一行添加到頂部,然後使用,作爲一個multiIndexed頭的1電平。我不能總是預測數據框會

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    我有以下數據庫,如何通過retailer_name,visit_number,visit_date選擇一行? category_name Blades & Razors & Foam Diaper retailer_name store_number visit_date ABest 1177 2016-03-01 06:1

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    我有一個DataFrame其中的列是MultiIndex。第一個level指定'labels',第二個指定'values'。 A 'label'在的位置df.labels對應於'value'的(i, j)位置df.values。 我想重新調整'values',使它們總和爲由相應的'labels'定義的每個組內的一個。 import pandas as pd import numpy as np

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    我想用大熊貓多指標數據框,看起來像這樣的工作: end ref|alt chrom start chr1 3000714 3000715 T|G 3001065 3001066 G|T 3001110 3001111 G|C 3001131 3001132 G|A 我希望能夠做到這一點: df.loc[('chr1', slice(300

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    我有列date,name,id(數據是冗餘的)一個數據幀。 現在我想獲得組合的頻率(date,name,id) 對於我在我的數據框應用groupby: df.groupby(['date','uname','id']).size() 這是給我造成這樣的: date uname id size 2016-02-11 [email protected] 111 1

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    簡短的問題: 我試圖在兩種不同的方式編組的多索引熊貓數據幀後得到一個平均列(數據系列)。區別僅在於DataFrame的構造。一個給我所期望的結果,另外提供了一個錯誤DataError: No numeric types to aggregate 描述:用於施工 import pandas as pd import numpy as np indexTuples = [('a', 1), ('b

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    我有一個多指標與ID和日期,形式爲: MultiIndex(levels=[[196003, 196005, 196007, 196009, 196012, 196103, 196105, 196107, 196109, 196112, 196203, 196205, 196207, 196209, 196212, 196303, 196305, 196307, 196309, 196312, 1

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    我通過一個數據幀試圖循環的一部分,如: pt_ID Easting Northing Attribute Site Survey_Date M006R 2004-12-30 1019 245473 651608 WE 2004-12-30 1038 245563 651543 WE 2004-12-30 1017 245471