multi-index

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multiindexing與xarray的pandas pivot tables documentation似乎建議更換使用multiindexing數據超過兩個維度進行處理： In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import pandas.util.testing as tm; tm.N = 3

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轉換大熊貓數據幀到多指標列

我有一個數據幀是這樣的： a b c foo 1 6 9 bar 2 4 8 fud 3 5 7 我想將它轉化成這樣的：每列 a b c name num name num name num 0 foo 1 bar 4 fud 7 1 bar 2 fud 5 bar 8 2 fud 3 foo 6 foo 9 即組的名稱和數字對，用相應的名稱排序數字，這些名

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ValueError：長度不匹配：期望軸在熊貓數據框中創建分層列時有0個元素

我正在通過documentation關於Pandas中的分層索引。我試圖從測試它的範例，具有層次索引創建一個空的數據框中： In [5]: df = pd.DataFrame() In [6]: df.columns = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1

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大熊貓多指標排序

在熊貓0.19我有以下形式的多指標一的大數據幀，根據「兩節」，以 C0 C1 C2 A B bar one 4 2 4 two 1 3 2 foo one 9 7 1 two 2 1 3 我要排序的酒吧和Foo（多以雙線爲他們）得到以下： C0 C1 C2 A B bar one 4 4 2 two 1 2 3

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加入數據框 - 一個具有多索引列，另一個沒有

我試圖加入兩個數據框 - 一個具有多索引列，另一個具有單列名稱。他們有類似的指數。我得到以下警告：「UserWarning：不同級別之間的合併可以給一個意想不到的結果（在左側，1 3倍的水平右側）」例如： arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'two', 'one

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熊貓：在數據透視表中從另一列中減去一列

我想從數據透視表的另一列中減去一列。 '差異' 768,16是2017年和2016年 raw_data = {'year': [2016,2016,2017,2017], 'area': ['A','B','A','B'], 'age': [10,12,50,52]} df1 = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['year','area',

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並列多索引數據幀

我有一個多索引數據框，外層索引由股票名稱組成，內層索引由日期組成。 Open High Low Close AAPL 2010-01-04 213.429998 214.499996 212.380001 214.009998 2010-01-08 210.299994 212.000006 209.060005 211.980005 OPK 2010-01-

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得到每個multiindex熊貓數據幀的最小值

我無法計算如何篩選多索引數據框，每個索引只保留一行。這裏是我的數據：進口隨機進口numpy的爲NP 進口大熊貓作爲PD A = np.array(['ID1', 'ID1', 'ID2', 'ID3', 'ID3', 'ID3', 'ID4', 'ID4']) B = np.array([1, 2, 2, 5, 3, 7, 12, 9]) C = np.array([1,2,3,4,5,

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如何設置不同的陣列與大熊貓未成年人指數數據幀多指標

兩個Q的： 1）是否有可能建立一個多指標熊貓數據幀不同的「小」指標，例如： Col1 Col2 0 a 0.1 0.01 b 0.2 0.02 c 0.3 0.03 1 m 0.8 0.00 n 0.9 0.01 v 0.7 0.10 當使用熊貓MultiIndex我只能設置爲所有主要指數相同的次要指數。我想知道是否有辦法指定不同

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如何指示多索引列使用read_sql_query（熊貓dataframes）