层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集   以外层索引的方式选择数据子集: 以内层索引的方式选择数据: 多重索引Series转换为DataFrame   层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色,例如,上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame: 对于一个DataFrame,横轴和竖轴都可以有层次化索引,例如: 重排分级顺序 根据索引交换 swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换,

pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)

层次化索引 层次化也就是在一个轴上拥有多个索引级别 Series的层次化索引 data=Series(np.random.randn(10),index=[ ['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'], [1,2,3,1,2,3,1,2,2,3] ]) data a 1 0.965999 2 -0.271733 3 0.133910 b 1 -0.806885 2 -0.622905 3 -0.355330 c 1 -0.659194 2 -1.08287

1. 删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了列方向上的两级索引,且需要删除一级索引.具体代码如下: # 每个uesr每天消费金额统计:和.均值.最大值.最小值.消费次数.消费种类. action_info = student_action.groupby(['outid','date']).agg({'opfare':['sum','mean','max','min'], 'acccode':['count','unique'],}

pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测的标记而已. >>> string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) >>> string_data 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object >>> string_data.isnull() 0 False 1 False 2 T

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 层次化索引主要解决低纬度形式处理高纬度数据的问题 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = Series(np.random.randn(12),index=[['],['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算. 在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据.今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法. 排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成

本次就给大家讲讲cassandra的高级操作:索引.排序和分页:处于性能的考虑,cassandra对这些支持都比较简单,所以我们不能希望cassandra完全适用于我们的逻辑,而是应该将我们的逻辑设计的更适合于cassandra 一.索引和排序 Cassandra对查询的支持很弱,只支持主键列及索引列的查询,而且主键列还有各种限制,不过查询弱归弱,但它还是支持索引和排序的. cassandra的查询具有以下约束: 第一主键 只能用=号查询 第二主键 支持= > < >= <= 索引

pandas重置索引的几种方法探究 reset_index() reindex() set_index() 函数名字看起来非常有趣吧! 不仅如此. 需要探究. http://nbviewer.jupyter.org/ https://gitee.com/duan-qs/ipython-notebook/test_pd_reset_index.ipynb http://nbviewer.jupyter.org/gitee/duan-qs/ipython-notebook/blob/master/t

groupby出来对象并不是dataFrame,所以直接print是看不到矩阵或者高维矩阵的,所以需要用能够产生标量值的方法去处理groupby对象,这样可以利用矩阵形式处理高维数据: 这样groupby在产生标量值数据后就变成了dataFrame对象,这个过程也可以用apply或者applymap完成,但生成标量数据的目的是不会变的,就是为了最终把groupby对象变为层次化索引对象: 层次化索引对象在标签使用上与低维的dataFrame其实并没有很大差距,利用index属性可以得到multi

索引与排序 排序可能发生2种情况: 1: 对于覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有顺序的, using index 2: 先取出数据,形成临时表做filesort(文件排序,但文件可能在磁盘上,也可能在内存中) 我们的争取目标-----取出来的数据本身就是有序的! 利用索引来排序. 比如: goods商品表, (cat_id,shop_price)组成联合索引, where cat_id=N order by shop_price ,可以利用索引来排序, select goods_id,cat_

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

一维数据 和 二维数据 分别使用Series 和 DataFrame 对象存储. 多维数据:数据索引 超过一俩个 键. Pandas提供了Panel 和 Panel4D对象 解决三维数据和四维数据. 实践中,更直观的形式是通过 层级索引(Hierarchical indexing, 多级索引 = > muti-indexing) 配合 多个不同 等级的一级索引 一起使用. 本节介绍 MultiIndex对象的使用,以及 普通索引 与 层级索引的转换 多级索引Series 笨方法 好方法: Mul

我们对 DataFrame 进行选择,大抵从这三个层次考虑:行列.区域.单元格.其对应使用的方法如下:一. 行,列 --> df[]二. 区域   --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]三. 单元格 --> df.at[], df.iat[] 下面开始练习: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=list('abcdef'), co

Pandas的标签处理需要分成多种情况来处理,Series和DataFrame根据标签索引数据的操作方法是不同的,单列索引和双列索引的操作方法也是不同的. 单列索引 In [2]: import pandas as pd In [3]: import numpy as np In [4]: df = pd.DataFrame(np.ones((2, 4)), index=list("AB"), columns=list("abcd")) In [5]: df.ilo

#重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. #可以通过索引来实现多个操作 - #重新排序现有数据以匹配一组新的标签. #在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. #示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': n

Pandas--ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据: index:行索引: columns:列名: index 对行进行索引,columns 对列进行索引: import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index