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我有一个 pandas
DataFrame,列上有一个 MultiIndex,我想访问 bar
的所有列以及 baz
下的一个附加列> - 我怎样才能做到这一点?
输入:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
iterables = [["bar", "baz", "foo", "qux"], ["one", "two"]]
idx = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=["first", "second"])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 8), columns=idx)
first bar baz foo qux
second one two one two one two one two
0 -1.085631 0.997345 0.282978 -1.506295 -0.578600 1.651437 -2.426679 -0.428913
1 1.265936 -0.866740 -0.678886 -0.094709 1.491390 -0.638902 -0.443982 -0.434351
2 2.205930 2.186786 1.004054 0.386186 0.737369 1.490732 -0.935834 1.175829
3 -1.253881 -0.637752 0.907105 -1.428681 -0.140069 -0.861755 -0.255619 -2.798589
预期输出:
first bar baz
second one two two
0 -1.085631 0.997345 -1.506295
1 1.265936 -0.866740 -0.094709
2 2.205930 2.186786 0.386186
3 -1.253881 -0.637752 -1.428681
我可以指定特定的列,例如 df.loc[:, [("bar", "one"), ("bar", "two"), ("baz", "two")]]
但我似乎不能只为一个顶级指定任意数字,例如 df.loc[:, ["bar", ("baz", "two")]]
最佳答案
iloc
解决方案ix = df.columns.get_loc
df.iloc[:, np.r_[ix('bar'), ix(('baz', 'two'))]]
first bar baz
second one two two
0 -1.085631 0.997345 -1.506295
1 1.265936 -0.866740 -0.094709
2 2.205930 2.186786 0.386186
3 -1.253881 -0.637752 -1.428681
关于python - Pandas MultiIndex 获取所有一个 0 级列和一个特定列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73040004/
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!