Python Pandas 高级数据操作 多层索引
作者&投稿：仍品 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
首先，创建多层索引可以通过使用`pd.MultiIndex`与`set_index()`函数实现。`pd.MultiIndex`用于构建具有多层级的索引结构，`set_index()`则可根据多个参数自定义多层索引操作。
多层索引下的数据选择涉及`loc`与`iloc`两种方法。`loc`用于基于标签的索引，多层索引时传递元组指定位各层级值。`iloc`侧重整数位置索引，忽略索引具体标签。
在面对复杂数据结构时，交叉切片技术尤为重要。`pd.IndexSlice`能精准地选择数据子集，无需考虑其他层级，常与`loc`或`iloc`配合使用。
数据重塑是处理多层索引DataFrame的关键步骤，涉及`stack`、`unstack`、`pivot`与`melt`方法。通过这些函数，可以灵活调整数据格式，满足特定分析需求。
聚合操作在多层索引数据分析中至关重要，Pandas提供`groupby`、`agg`与`transform`来实现分组汇总。这些方法允许针对不同层级执行统计运算，提高数据处理效率。
本文所介绍的多层索引高级操作技巧，有效增强数据分析能力，是数据科学家与分析师不可或缺的工具。
柳世脑心： 安装pandas 1. Anaconda 安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda.Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包. 2. Miniconda 使用Anaconda会安装一百多个依赖包,如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限,使...
双阳区19811463503： pandas 和 numpy的区别 - ？
柳世脑心： 一、区别 numpy是数值计算的扩展包,panadas是做数据处理.二、简介 1)NumPy:N维数组容器 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结...
双阳区19811463503： python求列表输入的最大值和最小值 - ？
柳世脑心： s = [1, 3, 5, 7, 9] max(s) #最大值 min(s)#最小值
双阳区19811463503： python pandas 统计某一数据出现多少次 - ？
柳世脑心： 输入: import pandas as pd data0 = [0,1,2,0,1,0,2,0] pd.value_counts(data0) 输出每个数出现的频数: 0 4 2 2 1 2 (0出现4次,2出现2次,1出现两次)
双阳区19811463503： python+pandas是否能代替excel+vba - ？
柳世脑心： 1、代替是可以的,但不适合非专业人士2、所以就你的用途而言,当然可以.但是关键在于,你需要学习Python这个语言,然后学习一些基本的编程思想,一些算法,再去解除pandas这样的以DataFrame为主体的数据处理包,再学习一些用来将数据可视化的玩意,以及一些需要用到的输出方式.(来自知乎)
双阳区19811463503： python的dataframe能不能效率解决这个需求 - ？
柳世脑心： 可以的.使用apply方法.例如 s.apply(lambda x: x + 1)df.apply(lambda x: x + 1)dataframe默认是针对所有列都进行操作.
双阳区19811463503： python pandas的describe的25%是什么意思 - ？
柳世脑心： 25%, 50%和75%是对应的四分位数.四分位数(Quartile)是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值.第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字.第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字.第三四分位数 (Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字.第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR).
双阳区19811463503： python pandas shape怎么用 - ？
柳世脑心： pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.本书用得最多的pandas对象是DataFrame,它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构
双阳区19811463503： 请问用python的pandas库如何实现计算某一个元素在另一个类别中出现的次数? - ？
柳世脑心： 如果用pivot_table,需要给df重复出一列data_type df['col']=df.data_type df.pivot_table(index='year',columns='col',values='data_type',aggfunc=pd.Series.value_counts) col 1 2 3 year 2006 4 4 42007 3 3 22008 3 3 4 用交叉表其实最方便:pd.crosstab(df.year,df.data_type) data_type 1 2 3 year 2006 4 4 42007 3 3 22008 3 3 4
双阳区19811463503： 怎么用python计算高斯定律 - ？
柳世脑心： # -*- coding: utf-8 -*-＂＂＂ Created on Tue Mar 08 16:16:36 2016 @author: SumaiWong＂＂＂ import numpy as np import pandas as pd from numpy import dot from numpy.linalg import inv iris = pd.read_csv('D:\iris.csv') dummy = pd.get_dummies(...
