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我有以下 df:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import *
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)
这看起来像:
0 1 2 3
bar one -0.986089 -0.501170 1.635501 -0.789489
two 1.890491 -0.022640 -1.649097 0.984925
baz one -0.759930 -1.640487 -0.763909 -0.554997
two 1.636005 0.037158 0.567383 0.770314
foo one 0.709847 0.048332 -0.676660 1.059454
two 0.588063 0.568405 1.619102 0.393631
qux one -0.735497 -0.589282 1.015266 0.934877
two -0.380719 0.822213 0.295152 -0.838549
我想获得的是两个有两列表示索引:
0 1 2 3 col1 col2
bar one -0.986089 -0.501170 1.635501 -0.789489 bar one
two 1.890491 -0.022640 -1.649097 0.984925 bar two
baz one -0.759930 -1.640487 -0.763909 -0.554997 baz one
two 1.636005 0.037158 0.567383 0.770314 baz two
foo one 0.709847 0.048332 -0.676660 1.059454 foo one
two 0.588063 0.568405 1.619102 0.393631 foo two
qux one -0.735497 -0.589282 1.015266 0.934877 qux one
two -0.380719 0.822213 0.295152 -0.838549 qux two
如果我只有一级索引,通常的代码是:
df['col'] = df.index
如何在多级索引上执行此操作?
最佳答案
如果你只是想把不同的级别推到列中,你可以像这样重置索引:
df = df.reset_index()
要获得显示的内容,您可以使用 get_level_values
访问每个级别的值,如下所示:
In [69]: df['col1'] = df.index.get_level_values(0)
In [70]: df['col2'] = df.index.get_level_values(1)
In [71]: df
Out[71]:
0 1 2 3 col1 col2
bar one 0.523779 0.391620 0.726137 0.025270 bar one
two 0.569344 2.199075 -1.280942 -0.703693 bar two
baz one 0.347541 -0.423759 -1.010009 -0.349585 baz one
two -0.894432 -0.335773 -0.550428 0.217038 baz two
foo one 0.688120 -1.123873 0.784451 0.482187 foo one
two 0.062910 -0.705614 0.205807 -0.723899 foo two
qux one -0.304601 0.130234 0.303403 1.348833 qux one
two -0.931551 0.655013 0.622796 -0.738110 qux two
关于python - 如何从 Pandas 数据框中的多索引创建列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32275910/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!