在多索引中排序日期(&Q)
鉴于此多索引数据帧， Units Import Export Date 01012019 01022019 02012019 02022019 03012019 03022019 01012019 01022019
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假设您有以下半MultiIndex object import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'c': { ('r', 'r1'): 1., ('r', 'r2'): 2., }, }) print(df) # c # r r1 1 # r2 2 让我们重点关注分层索引，即垂直索引。首
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函数在多索引 pandas 数据帧中的应用
这是我正在处理的DataFrame的示例： import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import zscore df = pd.DataFrame( index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('Monday', '2019-11-04'),('Monday', '2019-
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解释多索引日期时间
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根据Pandas中两个多索引列的条件赋值
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选择数据帧
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将多索引DF的行转置为列
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如何在多个层次上对多索引数据帧进行重新索引？
我当前有以下聚合的数据帧，并且我有一个多索引，如下所示： Date Country_Band Value Decimal May 2021 Non-US 2-14 0.11 US 2-14 0.22 1
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Python-Pandas-将特定函数应用于给定级别-多索引数据框架
我有一个多索引DataFrame，并且我希望仅对分配给我的一个级别的向量应用一些计算。 使用以下代码： import pandas as pd import datetime ticker_date = [('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)), ('US',datetime.date.today()-datetime.ti
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多索引数据帧删除每个组具有最大值的行
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如何将多索引行追加到空的 pandas 数据帧
我想做这样的事情： df = pd.DataFrame() for row_ind1 in range(3): for row_ind2 in range(3:6): for col in range(6:9): entry = row_ind1 * row_ind2 * col df.loc[[row_ind1, ro
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如何在Ploly中将多指标数据框绘制为堆叠条形图
我有一个下面的数据帧，它将被进一步处理以创建数据透视表。现在，我正在尝试在Ploly中绘制多指标透视表数据。但在PLOTLY中，不知何故它没有采用这些值并显示错误。 我需要在x轴上绘制类别‘Development’和‘Developing’，并绘制与这些类别相关的数据。关联的“员工”数据应绘制在每个类别中。‘Y轴必须是’gdp‘，堆栈条必须是’cond_cat‘。下面是供参考的代码。 示例
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Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
我在重塑和查询我在 pandas DataFrames中的数据时使用的是Lot of方法链。有时会为in索引(行)和列创建额外的和不必要的级别。如果是，例如在索引(行轴)上，可以使用DataFrame.reset_index()： 轻松解决 df.query('some query') .apply(cool_func) .reset_index('unwanted_index_l
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获取多索引中某个级别的最后一个元素
我有一个以下格式的数据帧： a b x 1 1 31 1 2 1 1 3 42 1 4 423 1 5 42 1 6 3 1 7 44 1 8 65437 1 9 73 2 1 5656 2 2 7 2 3 5 2 4 5 2 5 34 a和b是索引，x是值。 我
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pandas 更新多索引数据帧中的值
如何编辑多索引数据框的值？如果它是非多索引数据帧，我知道我可以这样做：df.at[0,'foo'] = 12.3。 此外，这也不起作用：df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3。 考虑多索引列数据帧。 colnames = [ ['foo', 'foo', 'foo', 'po', 'po', 'po', 'di', 'di', 'di'], ['a',
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合并具有多个索引和列值的数据帧
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如何使第一行变成二级多索引
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基于多个一级列的子集多索引DataFrame
我有一个多=索引的DataFrame，但我希望每个级别1只保留两列，用于每个级别0变量(即列‘1’和‘2’)。我可以单独设置它们的子集，但我想一起设置子集，这样我就可以并排保留这些值 这是DataFrame index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*[['bar1', 'foo1', 'bar1', 'foo2','bar3','foo3'
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在 pandas 中使用带有多重索引的.loc
有没有人知道是否可以使用DataFrame.loc方法从MultiIndex中进行选择？我有以下DataFrame，并且希望能够访问位于('at', 1)、('at', 3)、('at', 5)等索引(非顺序)的Dwell列中的值。 我希望能够执行类似data.loc[['at',[1,3,5]], 'Dwell']的操作，类似于常规索引的data.loc[[1,3,5], 'Dwell']
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