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小編給大家分享一下Pandas多層級索引怎么用,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
Pandas庫的名字來源于其中3種主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開頭字母的縮寫:
Panel,Dataframe,Series。
其中Series表示一維數(shù)據(jù),Dataframe表示二維數(shù)據(jù),Panel表示三維數(shù)據(jù)。
但實際上,當(dāng)數(shù)據(jù)高于二維時,我們一般用包含多層級索引的Dataframe進(jìn)行表示,而不是使用Panel。
原因是使用多層級索引展示數(shù)據(jù)更加直觀,操作數(shù)據(jù)更加靈活,并且可以表示3維,4維乃至任意維度的數(shù)據(jù)。
1,指定多維列表作為columns
2,使用pd.MultiIndex中的方法顯式生成多層級索引
可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多層級索引。
3,使用set_index方法將普通列轉(zhuǎn)成多層級索引
這種方法只能生成多層級行索引。
4,groupby和pivot_table等方法也可以生成帶有多層級索引的結(jié)果
多層級索引Series或多層級DataFrame支持方括號直接取值,loc取值,和pd.IndexSlice切片取值等方法。
1,多層級Series的取值
2,多層級DataFrame的取值
多層級索引相關(guān)操作包括stack和unstack,set_index和reset_index,以及指定level的相關(guān)方法。
1,stack和unstack
2,set_index和reset_index
3,指定level的相關(guān)方法
以上是“Pandas多層級索引怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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