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我是 pandas 的新手,我正在尝试从 MultiIndex'ed DataFrame 中提取数据
在 pandas 中是否可以从 MultiIndex 对象中选择一系列值,例如下面的示例 DataFrame 我想从第一级(bar、baz、foo 和 qux)中选择所有值,并从第二级中为所有列选择“一”和“二”。这可能吗?
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux','qux']),
np.array(['one', 'two','three','one', 'two', 'three','one', 'two','three', 'one', 'two','three'])]
df = pd.DataFrame(randn(12, 6), index=arrays)
0 1 2 3 4 5
bar one -0.031447 0.084358 -0.045284 -0.073702 -0.566905 -0.541734
two -0.381897 0.422047 -0.527828 0.419984 -0.920186 0.643190
three 0.082314 2.584901 1.149755 -0.741753 0.696301 -0.132365
baz one 0.637182 -0.210955 -0.329989 0.021509 -0.483201 -1.194727
two 3.602497 -0.010458 1.734119 -0.332384 0.135082 0.194316
three -0.293277 -0.144820 0.155034 -0.490092 -0.800939 -0.286902
foo one 1.244119 0.024739 0.500957 0.774194 -3.344261 1.098748
two -2.328298 -0.473493 0.881086 0.548408 0.882422 -0.151467
three 0.512852 1.687702 0.154186 -0.079843 0.116599 -1.330802
最佳答案
df.reindex(index=["one", "two"], level=1)
输出:
0 1 2 3 4 5
bar one 0.494206 1.411835 0.047737 -1.750270 0.649225 -0.226546
two -0.413393 1.686736 0.110594 1.231486 0.135066 2.025476
baz one -1.146431 -0.584855 -1.718917 -0.288630 0.070884 -0.674778
two 0.957835 1.463544 -0.374227 0.364186 0.259866 -0.019867
foo one 0.300630 -2.648215 0.217727 -1.986657 1.354950 -0.290845
two 0.046996 1.490452 0.173022 -0.666131 -0.155762 -2.229876
qux one 0.177816 -0.097909 1.360481 -0.619087 -0.026084 -0.512052
two 0.589484 1.190523 0.759126 -0.380245 1.416895 0.373932
关于python - 从 MultiIndex 的 DataFrame 中提取数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15522310/
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我有一个带有 3 级 MultiIndex 的 pandas 数据框。我正在尝试根据对应于两个级别的值列表提取此数据帧的行。 我有这样的事情: ix = pd.MultiIndex.from_prod
我想将具有多索引的数据帧中的所有列除以另一个具有多索引的数据帧,更小一级。前两个水平的蛾指数是相同的。并且应该播放第三级。 df_0 = pd.DataFrame( { "col0": [ 1
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基本场景 对于推荐服务,我正在针对一组用户-项目交互训练矩阵分解模型 (LightFM)。为了使矩阵分解模型产生最佳结果,我需要将我的用户 ID 和商品 ID 映射到从 0 开始的连续整数 ID 范围
好的,所以我有一个数据框,其中包含时间序列数据,每列都有一个多行索引。这是数据的样例,它是 csv 格式的。加载数据在这里不是问题。 我想要做的是能够创建一个箱线图,其中包含根据多索引特定行中的不同类
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我有点难以对用于我的一个数据集的列的 pandas MultiIndex 进行排序: MultiIndex(levels=[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'J
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我有一个列表列表,我想将其制成多索引 Pandas 数据框,然后可以合并到原始 Pandas 数据框。列表的每一行都包含一个观察值,列表中的值由与该观察值匹配的相应行组成。 这是我所拥有的一个简单版本
我有以下 DataFrame(从我无法更改的 CSV 文件中读取): df = pd.DataFrame([['low', 0.5, 123, 0.8, 123],
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我有一个很大的pd.DataFrame,a,看起来像: bid TIT IM Equity HELN SE Equity FHZN SE Equity GLEN LN Equity f
我创建了一个带有多索引的数据框,其中一个索引是一个元组。我无法使用 .loc 进行索引。 这是数据框: a = [['a','a','a','b','b','b','c','c'],[('one',2
我有以下数据框 A B C D E F Algo T X
我在使用 MultiIndex 和 stack() 时遇到问题。以下示例基于 solution from Calvin Cheung在 StackOvervlow 上。 === multi.csv =
我是一名优秀的程序员,十分优秀!