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这是我的数据框:
df = pd.DataFrame(pd.DataFrame({"C1" : [0.5, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.2],
"C2" : [200, 158, 698, 666, 325, 224, 584],
"C3" : [15, 99, 36, 14, 55, 62, 37]},
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0), (1,0), (1,1), (2,0), (2,1), (3,0), (4,0)],
names=['L1','L2'])))
df:
C1 C2 C3
L1 L2
0 0 0.5 200 15
1 0 0.9 158 99
1 0.1 698 36
2 0 0.2 666 14
1 0.3 325 55
3 0 0.5 224 62
4 0 0.2 584 37
我想在 L1 子索引中保留只有一个值的行(在这种情况下为 0),以便得到类似的东西:
C1 C2 C3
L1 L2
0 0 0.5 200 15
3 0 0.5 224 62
4 0 0.2 584 37
如果你有解决这个问题的线索,请告诉我好吗?
真诚的
最佳答案
使用GroupBy.transform
通过第一级与任何列 GroupBy.size
并通过 Series.eq
进行比较并按 boolean indexing
过滤:
df1 = df[df.groupby(level=0)['C1'].transform('size').eq(1)]
或者通过Index.get_level_values
提取一级索引并通过 ~
使用 Index.duplicated
使用倒置掩码进行过滤和 keep=False
用于所有欺骗:
df1 = df[~df.index.get_level_values(0).duplicated(keep=False)]
关于python - pandas multiindex - 根据子索引的数量删除行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59952399/
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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!