Python midx_专题 - Python中文网

比“查询”更方便的方法是选择多索引行，通过索引级别的名称指定部分标签？

假设你有很多命名的索引级别——我将在这里显示4，但请发挥你的想象力： midx = pd.MultiIndex.from_product([['A0','A1'], ['B0','B1'],['C0' ...

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midx = pd.MultiIndex(levels=[['zero', 'one'], ['x', 'y']],labels = [[1, 1, 0, 0],[1, 0, 1, 0]]) ...

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我很难理解熊猫的多指标选择。在 0 1 2 3 first second third C one mean 3 ...

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我正在尝试编写一个简单的程序，创建一个正方形网格，如下所示： + - - - - + - - - - + | | | | | ...

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我试图在python 2.7.5中解析一个空格分隔的文本文件，它看起来有点像： ^{1}$ 在编辑：对不起开头加的空格，我没看到我希望能够将文本文件拆分为一个包含变量和描述的数组，并在两个单独的列中 ...

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我正在编写一个Python程序，递归地在2D数组中查找目标，以解决this问题。我使用一个二进制搜索方法递归地查找目标是否存在，但它给了我这个最大递归深度超出错误。有什么建议吗我的代码： def s ...

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我有以下使用三级多重索引的数据帧： In [1]: iterables = [[1, 2], ['foo', 'bar'], ['one', 'two']] ...: midx = pd.Mul ...

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我一直在使用面板来代替具有多级索引的数据帧，因为对于大型数据集，它们似乎更快。但我现在正在过渡到Midx框架。有了面板，我可以很容易地做到： import pandas as pd pan = pd. ...

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我有一个像这样的熊猫数据帧： import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1234) midx = pd.MultiIndex.fro ...

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我通常处理具有多个级别索引的大型数据帧，我希望根据级别的子集对其进行切片。我不认为有一个简单的方法可以做到这一点。特别是，pandas.IndexSlice没有提供所需的结果，我将在下面解释。你知道吗 ...

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我正在解决一个问题，我试图一片一片地构建一个多阵列，但结果我不断得到NAN。下面是一个简单的工作示例： midx = pd.MultiIndex(levels=[['zero', 'one'], [' ...

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下面的代码说明了我的问题： In [2]: idx = pd.date_range('1/1/2011', periods=5) In [3]: idx Out[3]: DatetimeIndex( ...

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