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。
我正在尝试在Python（pandas或matplotlib）中复制一个绘图，但似乎无法得到它。 数据看起来像这样 - 我有多种类型的植物，用不同浓度的玉米进行处理...
我有一个包含嵌套字典的数据集，我想将其解包并形成多索引数据框。 数据框应包含年份列，以及每个结果类型的子列...
我有两种对象 - F 和 P - 上面有标签，我想计算属于不同类别的每个标签之间的距离，然后构造一个每个 p 一行的数据框...
我有一个 csv 文件，如下所示： ID ;姓名;地点;等级;日期19970901；日期19970902； ...;DATE20201031;调查;人 001;富；东方; 500； 123.1； 342.5； ...;...
嗨，有一个多索引数据框： 元组 = [('YTA_Q3', 1), ('YTA_Q3', 2), ('YTA_Q3', 3), ('YTA_Q3', 4), ('YTA_Q3', 99), ('YTA_Q3', 96) ] ＃ 指数 索引 = pd.MultiIndex.from_tuples(元组, 名称=['问题...
为什么 df.at 使用 MultiIndex 会引发 KeyError，而 df.loc 不会？
从常规索引切换到多重索引后，我的一个函数出现问题，我不知道如何解决这个问题。让我从 pandas 文档中获取 DataFrame...
在我的应用程序中，我存储一个巨大的（！）容器：向量的向量。 每个向量都有一个唯一的名称，我使用映射来存储索引 到向量以进行进一步访问。将数据存储在
以下代码生成一个数据帧 将 pandas 导入为 pd 导入表格 页码 =“1” pdf_url =“https://usviber.org/wp-content/uploads/2023/12/A23-OCT.pdf” # 阅读...
我有一个数据框，如下所示。 它有一个多重索引，前三列是分开的。我想将 lambda 函数应用于“Class”列并创建一个新的相邻
（Pandas）类型错误：mean() 得到了意外的关键字参数“level”
所以，我有这些数据： 而且，当我尝试使用级别参数获取平均值时： data.mean(级别='类型') 我收到这个错误： 类型错误：mean() 得到了意外的关键字参数“level” 这是为什么
我有下表： NSRCODE PBL_AWI 区域 CM邦斯44705.492941 BTNN 253854.591990 方先生 41625.590370 弗...
你好，我是 Pandas 的新手，所以我不知道最好的选择是什么（或者即使这是可能的）我有以下 2 个数据帧（我接收它们作为参数，所以我不确定他们是如何重新...
假设我有这个 df： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np # 示例多索引数据帧 索引 = pd.date_range('2023-01-01', '2023-01-05', freq='D') 代码 = ['A', 'B', 'C'] 列 = pd.Multi...
我有以下多索引数据框： 我想添加一个标记为“回报”的新列，并分配应用于关闭列的百分比变化，即 bars.loc[符号, '返回'] = bars.loc[符号...
使用整数值对 MultiIndex Pandas Dataframe 进行切片不正确？
我们有一个 MultiIndex DataFrame，其中顶级索引使用整数值。对特定值进行切片会返回直到请求值为止的所有索引值，而不仅仅是请求值。这是……
将 pandas 导入为 pd df = { ('A', 'X', "k"): [1, 2, 3], ('A', 'Y', "k"): [4, 5, 6], ('B', 'X', "k"): [7,8,9], } df = pd.DataFrame(df) df.columns = df.colu...
我有一个具有 2 个级别的 MultiIndex 对象： 将 pandas 导入为 pd mux = pd.MultiIndex.from_tuples([(1,1), (2,3)]) >>> 多重索引([(1, 1), (2, 3)], ） 我想繁殖...
我通过使用 pandas crosstab 函数然后执行 tohtml() 获取表格形式获得以下数据帧输出。但我需要先让我的 DF 处于正确的形式 输出 = pd.crosstab(df1[lurn_FLS'],...
我有一个 pd.DataFrame df，以 MultiIndex 作为索引。当我按第一级分组时，如何获取 MultiIndex 的第二级作为索引？ groupby 对象是 gdf = df.groupby(级别=['
使用 .loc 与来自具有 MultIndex 的 DataFrame 的级别子集
给定一个具有 3 个级别的多索引的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.concat({'a': pd.Series([1,2,3,1]), 'b': pd.Series([5,4,3,5]), 'c': pd.Series(范围(9,13))...