多索引（也称为分层索引）允许在二维表格结构中操纵更高维数据。
使用 .add(axis=1) 添加两个带有 + 的数据框列会产生 NaN，而使用 .add(axis=1) 会按预期工作吗？
我有一个数据框（此处输出：https://pastebin.com/7RCPsHet；可以使用 pd.DataFrame.from_dict(orient='tight') 读取），其中包含我想要总计的两列。它们看起来像： 分层...
我有一个具有多索引的数据框，如下所示 数组 = [ [“酒吧”，“酒吧”，“巴兹”，“巴兹”，“富”，“富”，“qux”，“qux”...
对于我给定的多索引 DataFrame： df = pd.DataFrame( np.random.randn(12), 索引=[ [1,1,2,3,4,4,5,5,6,6,7,8], [1,2,1,1,1,2,1,2,1,2,2,2], ] ） 0 1 1 1.667...
MultiIndex 上的 Pandas set_levels：级别值必须是唯一的
给定一个 DataFrame df 价值 类别 池类 1.0 1.0 1 9.0 2 B 1.0 1.0 3 C 1.0 1.0 4 5.0 ...
我有一个数据框如下。 df 输出[209]： 乙 User1 2019-07-01 [银河系] 2019-07-02 南 2019-07-03...
我有这个数据框： mu_post z c t 索引 a b 0 0.0 0.0 0.042824 0.051212 0.5 0.5 0.048293 0.058130 ...
我需要编写一个算法，需要 N 个点，并输出由这些点形成的所有可能的 3 星形和三角形。这是一个澄清的例子。 让N = 4，那么我有4个选择...
考虑以下数据框： 将 pandas 导入为 pd 数组 = [['A','A','B','B','C','C'],[1,1,3,3,5,5,],[2,2,4 ,4,6,6],[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6]] 索引 = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('Sa...
我有一个来自测量设备的 CSV 文件，它会生成一堆值（温度、雨和风）并提供设备的一些元数据： 车站，山坡 身份证号：12345 海拔, 54321 单位，...
我需要一种向数据框添加列级别的方法。 |一个 |乙| C |一个 |乙| C | 日期 2018 0 1 2 1 3 2 这就是我想做的： | 股票代码 1 | 股票代码 2 | |一个 | ...
我有以下数据框，映射“课程”和“课程”之间的一对多关系： course_id 课程名称 课程 ID 课程标题 0 0 ...
我有一个名为“prevtests”的多索引数据框，出于测试目的，我在其中添加了一个条目： 测试失败 厚度样本大小pval 4 1...
我想使用python读取Excel文件并将其转换为不同的结构（示例）。 红色标记区域的左侧还有大约 15 列 红色标记区域继续...
有没有办法创建一个Excel文件，它有一个标题和四个子标题。我希望标题跨越所有四个子标题。 一张图片应该是我想要制作的结构的示例......
如何通过MultiIndex查询一个MultiIndex并选择“最佳”行？
假设我有一个 MultiIndex by MultiIndex DataFrame，类似于此处生成的： 将 pandas 导入为 pd data_frame_rows = pd.MultiIndex.from_arrays([[], [], []], 名称=("汽车", "发动机...
我现在花了几个小时到处浏览，尝试从 pandas 中的数据帧创建多重索引。这是我拥有的数据框（发布 Excel 工作表模型。我在 pandas 数据框中有这个）： 还有...
我想将一列添加到多索引列数据帧的第二级。 在[151]中：df 输出[151]： 第一酒吧巴兹 第二个一二一...
Pandas DataFrame 中基于两个数据帧之间的多列值匹配的累积和
我有两个数据框。 Dataframe1(df1)：有 4 列，如下所示。 X 是 A（以天为单位） B（总和） A 啊 7 A BB 9 乙 啊 36 C DD 29 X 列和 Y 列是字符串，A 列是天数，另一个是 c...
我的JSON格式数据： [ { “单位”：“单位1”， “项目”：[ { “项目”：“A”， ”
在 Pandas DataFrame 中转置选定的多索引级别
我有一个多索引数据框： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np l0, l1 = ['A', 'B'],['a', 'b'] c0 = ['c1', 'c2', 'c3'] 数据 = np.arange(12).reshape(4,3) df = pd.DataFrame(数据=数据, ...