python - 在 Pandas DataFrame 中使用 set

python - 在 Pandas DataFrame 中使用 set_index

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 20:20:19

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使用导入的 CSV 文件，我像这样索引了 DataFrame...

 rdata.set_index(['race_date', 'track_code', 'race_number', 'horse_name'])

这就是 DataFrame 的一部分的样子......

 race_date  track_code race_number horse_name          work_date  work_track
 2007-08-24 BM         8           Count Me Twice     2007-05-31         PLN
                                   Count Me Twice     2007-06-09         PLN
                                   Count Me Twice     2007-06-16         PLN
                                   Count Me Twice     2007-06-23         PLN
                                   Count Me Twice     2007-08-05         PLN
                                   Judge's Choice     2007-06-07          BM
                                   Judge's Choice     2007-06-14          BM
                                   Judge's Choice     2007-07-08          BM
                                   Judge's Choice     2007-08-18          BM

为什么“horse_name”列不像日期、赛道和比赛那样分组？也许这是设计使然，因此我如何才能通过竞争将这个更大的 DataFrame 切片以获得一个以“horse_name”作为其索引的新 DataFrame？

最佳答案

这不是错误。这正是它的预期工作方式。

DataFrame 必须显示其数据中的每一项。因此，如果索引有一个级别，则该级别将完全展开。如果它有两层，第一层将被分组，第二层将完全展开，如果它有树层，前两层将被分组，第三层将被展开，依此类推。

所以这就是马名不分组的原因。如果您还按马名分组，您将如何看到 DataFrame 中的所有项目:)

尝试做:

 rdata.set_index(['race_date', 'track_code', 'race_number'])

或:

 rdata.set_index(['race_date', 'track_code'])

您会看到索引的最后一级始终完全展开，使您能够看到 DataFrame 中的所有项目。

关于python - 在 Pandas DataFrame 中使用 set_index，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18071222/

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