如何在Pandas中结合多索引和pivot创建真值表？
在Pandas中，可以通过结合多索引和pivot来创建真值表。下面是一个完善且全面的答案：
真值表是一个逻辑表达式的真假值的表格表示。在Pandas中，可以使用多索引和pivot来创建真值表。
首先，我们需要创建一个包含逻辑表达式的数据框。假设我们有一个数据框df，其中包含两个列A和B，我们想要创建一个真值表来表示A和B的逻辑关系。
首先，我们可以使用多索引来创建一个包含所有可能组合的索引。可以使用pd.MultiIndex.from_product函数来实现这一点。例如，如果A列有两个可能的值True, False，B列有三个可能的值True, False, True，我们可以使用以下代码创建多索引：
import pandas as pd
index = pd.MultiIndex.from_product([[True, False], [True, False, True]], names=['A', 'B'])接下来，我们可以使用这个多索引来创建一个空的数据框，作为真值表的基础：
df_truth = pd.DataFrame(index=index)然后，我们可以使用pivot函数来填充真值表。pivot函数可以将数据框的列重新排列为新的形式。我们可以使用pivot函数将A列作为行索引，B列作为列索引，并使用逻辑表达式的结果填充真值表。例如，假设我们的逻辑表达式是A and B，我们可以使用以下代码来填充真值表：
df_truth['A and B'] = (df_truth.index.get_level_values('A') & df_truth.index.get_level_values('B'))最后，我们可以使用reset_index函数来重置索引，并将真值表转换为常规的数据框形式：
df_truth = df_truth.reset_index()现在，我们就可以得到一个包含逻辑表达式真假值的真值表了。
这是一个使用Pandas结合多索引和pivot创建真值表的完整示例。请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求和逻辑表达式进行相应的修改。
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我正在尝试使用Pandas评估Power Query/M以进行一些可重复的转换。到目前为止一切都很好，但我在Pandas中遇到了下面的场景，如果有人指出(我想)我做错了什么，我将非常感激。
我有一个DataFrame，它看起来像：
sales rep quarter result value
0 adam q1 target 3000
1 ben q1 target 3200
2 cal q1 target 2900
3 dan q1 target 340
浏览 2提问于2020-08-01得票数 0
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如何在熊猫中计数？
、、、
经过几天的研究，我被困住了。我是Python/Pandas的新手。尝试将数据分析从多个excel表转换为python解决方案。
我在计算新员工在特殊技能方面的学习曲线。为此，我有以下数据集：
COMM_ID -每个通信的唯一数字标识符
技能-交流的范畴-文本
登录-为个人-文本登录
提供-是一份调查，1还是0？
答复-对调查是否有答复，1或0
NOs -反应为阴性，为1或0
在下面，我构建了按SKill、Login和COMM_ID排序的数据，COMM_ID将其按时间顺序排列。然后我以技巧和登录为基础。
我将如何获取数据并将数据切割成两个数据流？一个用于响应，另一
浏览 3提问于2014-12-24得票数 0
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我有一组属性，值对如下所示：
date,01-01-2018
product,eggs
price, 5
date,01-10-2018
product,milk
price,3
我想要创建一个表格
date,product,price
01-01-2018,eggs,5
01-10-2018,milk,3
我尝试添加标头‘属性’和属性_值‘，创建一个任意列“值”，并使用
pd.pivot_table(av_pairs, index="value", columns=av_pairs.attributes, values=av_pairs.attribute_values)
错
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
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熊猫整形
、
我想重塑一个Pandas，以便在一些原始列组合的基础上建立一个新的多索引，同时对一些行进行堆栈化。但我不知道，即使在阅读了关于的教程之后，我也不知道如何做到这一点。
基本上，我有：
# fruit year, variable, value
fruits = \
[('apples' , 2014, 'weight', 1.4),
('apples' , 2015, 'weight', 1.5),
('bananas', 2014, 'yield', 0.5),
('ba
浏览 4提问于2015-01-19得票数 4
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我有一个下面的数据框架，它被进一步处理，以创建一个数据透视表。现在，我正在尝试在Plotly中绘制多索引透视数据。但在情节中，不知何故，它并没有取值并显示错误。 我需要在x轴上绘制类别“开发”和“开发中”，并绘制与这些类别相关的数据。关联的“员工”数据应绘制在每个类别中。‘Y轴必须是'GDP’，堆栈条必须是'cond_cat‘。下面是供参考的代码。 示例DataFrame import pandas as pd
import numpy as np
s = 200
np.random.seed(365) # so the data is the same each tim
浏览 158提问于2021-07-20得票数 2
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我已经创建了以下pandas数据帧： +------+-------+------------+
|userID|movieID|timesWatched|
+------+-------+------------+
|u1 |mv1 |5 |
|u1 |mv2 |2 |
|u2 |mv1 |1 |
|u3 |mv4 |30 |
+------+-------+------------+ 我也有一个列表，上面有6部这样的电影： movies =['mv0&
浏览 10提问于2021-09-23得票数 0
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当我尝试过滤Pandas数据帧时(如下面的示例所示)，它工作得很好：
print data[data['ProductCategory'].isin(['ProductA'])]
但是，当我试图在结果的枢轴表上做同样的操作时：
pivot = pandas.pivot_table(
data,index=['ProductCategory', 'Currency', 'Producer'],
values=['Price','Quantity','F
浏览 2提问于2015-09-14得票数 1
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我有(举个例子)这个DataFrame： COLUMN1 COLUMN2 VALUE
0 0102 1020 1
1 0102 1220 8
2 0102 1210 2
3 0103 1020 1
4 0103 1210 3
5 0103 1222 8
6 0104 1020 3
7 0104 1120 2 (实际上，它有大约9000行长。) 在此基础上，我创建了数据透视表，其中的索引是COLUMN1，列是COLU
浏览 72提问于2020-03-21得票数 3
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我怎么能合并两张熊猫枢轴表？当我尝试运行我的代码时，我有错误: keyerror
data_pivot= pandas.DataFrame(data.pivot_table(值= 'NR_ACTIONS'，index="HOUR"，"OPID"，“名称”，列=‘CONTACTED_PERSON_NEW’，aggfunc=‘sum’) data_pivot.fillna(0，inplace=True) data2_pivot= pandas.DataFrame(data2.pivot_table(值=‘data.pivot_table_PA’，i
浏览 2提问于2015-08-19得票数 5
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我是Pandas的新用户，我喜欢它！
我正尝试在Pandas中创建一个数据透视表。一旦我有了我想要的透视表，我想按列对值进行排名。
我附加了一张来自Excel的图像，因为它更容易在表格格式中看到我试图实现的目标。
我已经在stackoverflow中搜索过了，但是我找不到答案。我尝试使用.sort()，但这不起作用。任何帮助都将不胜感激。
提前感谢
浏览 0提问于2016-12-13得票数 18
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我有一个表，其中包含一组产品超过6个月的价格数据。每个产品都有一个唯一的id (sku_id)，大小可以在6-12之间。我们每天测量价格，并生成一个类似于以下示例的表。来源表明价格在哪个网站上(可以是1-4)。 | sku_id | size | price | timestamp | source |
| 1 | 6.0 | 115.0 | 2021-01-10| 1 |
| 2 | 8.0 | 149.0 | 2021-01-10| 1 |
| 1 | 6.0 | 168.0 | 2021-01-10| 2 |
|
浏览 134提问于2021-07-22得票数 0
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1回答
尝试在dask中使用pivot_table，同时维护排序索引。我有一只简单的熊猫数据图，看起来像这样：
# make dataframe, fist in pandas and then in dask
df = pd.DataFrame({'A':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'], 'B': ['a', 'b', 'c&#
浏览 0提问于2018-04-16得票数 3
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我在使用熊猫组合两个输入文件时遇到了困难，如下面的数据示例所示。它们最初是从WordPress导出的CSV文件。我把它们加载到数据帧中。我的想法是创建一个空的输出数据框架，并通过循环遍历第一个输入文件中的每个id来填充它，但这似乎很麻烦，而且没有利用Pandas的优势。而且，因为我对Pandas还不熟悉，所以我想不出如何将列表类型的第二个文件转换成我想要的输出格式。
input_file_1:
id postDate
23 2016-10-03
24 2016-02-15
25 2016-07-22
input_file_2:
id key value
23 name smith
2
浏览 0提问于2016-10-06得票数 1
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有没有一种很好的方法来做到这一点，或者我最好是创建一个新的数据框架，在构造每一列时查看Panel？
我有一个3d数组的数据，我已经放入一个面板，我想重新组织它基于一个2d查找表使用2个轴，以便它将是一个DataFrame与标签从我的查找表使用最近的值。以一种双vlookup类型的方式。
我试图实现的主要目标是能够根据标签快速定位数据的时间序列。如果有更好的方法，请让我知道！
我的数据在一个面板中，看起来像这样，包含坐标轴纬度和短轴经度。
data
Out[920]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions:
浏览 1提问于2016-09-01得票数 0
2回答
假设我有以下数据，其中Y和Z在ID中都是常量
ID TYPE X Y Z
0 1 A 1 foo 10
1 1 B 2 foo 10
2 2 A 3 bar 20
3 2 B 4 bar 20
4 3 A 5 baz 30
5 3 B 6 baz 30
我想将数据从“长”格式改为“宽”格式：
ID XA XB Y Z
0 1 1 2 foo 10
1 2 3 4 bar 20
2 3 5 6 baz 30
但是，如
浏览 4提问于2018-07-09得票数 2
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我正在尝试创建一个pandas数据帧，它将所有的孩子合并到一行中 class Parent(Base):
__tablename__ = 'parent'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String())
class = Column(String())
all_distance = relationship('Distance', back_populates='parent')
all_weight = relationship('
浏览 43提问于2019-03-25得票数 1
所以我得到了一个DataFrame，如下所示：
Col_0 Col_1
Index_1
A 0 2
A 3 1
A 2 2
B 3 1
B 4 3
B 5 1
我想把它重塑成以下形式：
Col_0 Col_1
A B A B
0 3 2 1
3 4 1 3
2 5 2 1
我试过
浏览 1提问于2019-05-26得票数 1
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我有一个pandas数据帧，它的创建方式如下： df = pd.DataFrame({
'rank': ['1', '1', '1', '1', '2', '2'],
'name': ['bob', 'rick', 'bob', 'rick', 'randy', 'billy'],
浏览 18提问于2020-10-17得票数 3
我正在尝试将一些分类数据扩展到使用熊猫的列中(不确定这个词是否正确)。
假设我有以下数据框架：
df = pandas.DataFrame({'name': ['john', 'john', 'louis', 'louis'],
'day':['a', 'b', 'a', 'b'], 'oranges':[10, 23, 15, 5],
浏览 4提问于2017-05-24得票数 3
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2回答
目前，我正在尝试将一列转换为几个列，并相应地对其内容进行汇总，即整理数据帧的长度。例如，我们有一个名为year的专栏，其值从2014年到2016年不等。其次，我们还有一个金额为sales的列。我想要的是将year转换为2014，2015 & 2016，其中包含与特定年份相对应的sales之和。原始的sales可以被删除，或者显示所有年份销售总额的总和。
使用Pandas ()函数、agg()和transform()，我尝试提出了一个解决方案，没有流行的，。也就是说，我似乎无法找到创建2014等列的解决办法。
假设使用以下数据帧：
df = pd.DataFrame({'Cust
浏览 0提问于2019-08-16得票数 2
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在Pandas dataframe中试图与列和，似乎与索引有关.
数据集的一部分如下所示，长达数年：
= CA_HousingTrend_temp.pivot_table(index='YEAR'，CA_HousingTrend =‘UNITSSTR’，CA_HousingTrend=‘size’)
和
试图对多个家庭单元进行求和，因此我将列指定为和科尔= '05'，'06‘
CA_HousingTrend‘’sum_stats‘= CA_HousingTrendcols.sum(axis=1)
这是我得到的错误：
追溯(最近一次调用)：文件"/
浏览 4提问于2022-06-24得票数 0
我有一个Pandas数据帧，看起来像这样： store_id days times rating
100 monday '1:00pm - 3:00pm' 0
100 monday '3:00pm - 6:00pm' 1
100 monday '6:00pm - 9:00pm' 2
...
store n 这里有大约60家商店，评级范围从0到
浏览 22提问于2021-04-19得票数 1
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2回答
我有一只熊猫DataFrame df_R，它看起来像这样：
Change Date SubsetCondId
0 0.000230 2015-02-13 868
1 -0.000080 2015-02-16 868
2 0.000380 2015-02-17 868
3 -0.000430 2015-02-13 679
4 0.000000 2015-02-16 679
5 0.000000 2015-02-
浏览 4提问于2017-02-16得票数 0
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2回答
在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？
例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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3回答
基于列出源和目标之间连接的数据帧
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'source':['A','B','B'],'destination':['B','C','C']})
print(df)
source destination
0 A B
1 B C
2 B C
我想要计算一个平方矩阵，其中包含所有配对的连接数，即得到的Dat
浏览 0提问于2019-12-02得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，其中一个列包含布尔值。想想这样的事情：
id is_male count
0 1 True 10
1 1 False 8
2 2 True 5
3 2 False 10
4 3 True 3
5 3 False 4
例如，id标识了一个学校班级，其他列显示了班里有多少男学生和女学生。现在，同样的信息可以以更清晰的方式呈现，比如：
id male female
0 1 10 8
1 2
浏览 8提问于2019-11-04得票数 5
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2回答
我的表是从透视表中提取的，以消除缺少的值和太短的值，比如城市名称，下面是我的代码
company = pd.read_sql('SELECT user_id, address FROM company' , con=db_connection)
table = pd.pivot_table(company, index=['address'],aggfunc=np.sum)
table.reset_index()
那我就得到他的
address user_id
3
浏览 3提问于2017-10-06得票数 2
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我有一个二维numpy数组，每行由三个元素组成- 'dataframe_column_name'，'dataframe_index'，'value‘。现在，我尝试使用iloc double for循环填充pandas数据帧，但速度非常慢。有没有更快的方法。我对熊猫还是个新手，所以如果这是很基本的东西，我很抱歉。以下是代码片段： my_nparray = [['a', 1, 123], ['b', 1, 230], ['a', 2, 321]]
for r in range(my_nparray.shape
浏览 0提问于2019-02-10得票数 1
1回答
我有一个表，如下所示：(目前这个表被过滤成只显示一个访问者)
vstid vstrseq date page timespent
1 1 1/1/16 a 20.00
1 1 1/1/16 b 3.00
1 1 1/1/16 c 131.00
1 1 1/1/16 d .000
1 1 1/1/16 a 3.00
我希望是这样的：
vstid vstrseq
浏览 0提问于2016-04-15得票数 0
这个带有dict aggfunc的pivot_table示例没有问题：
df=pandas.DataFrame([
{'JOB':'Worker','NAME':'Bob' ,'YEAR':2013,'MONTH':12,'DAYS': 3,'SALARY': 17},
{'JOB':'Employ','NAME':'Mary','YEAR':2013,'MONTH
浏览 2提问于2014-09-19得票数 0
在中显示图表的命令是什么？
我试过这段代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from yahooquery import Ticker
tickers = Ticker('aapl nflx', asynchronous=True)
df = tickers.history()
df["adjclose"].plot()
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
但它只是在图表中显示了一个系列，如下所示：
如何将aapl和nflx创建为一个图
浏览 11提问于2022-10-22得票数 0
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考虑执行我实际问题的简化版本的下列玩具代码：
import pandas
df = pandas.DataFrame(
{
'n_event': [1,2,3,4,5],
'some column': [0,1,2,3,4],
}
)
df = df.set_index(['n_event'])
print(df)
resampled_df = df.sample(frac=1, replace=True)
print(resampled_df)
顾名思义，resampled_df是原
浏览 12提问于2022-01-21得票数 0
2回答
我有以下熊猫数据框架：
x y cat
0 1 2 1
1 2 3 1
2 3 4 1
3 1 2 2
4 2 3 2
5 3 8 2
所以我有一些x-y值和一个类别。
现在，我想制作一个条形图，其中每个x值(1,2和3)有两个条形图，显示两个类别的y值。这不应该那么复杂，但出于某些原因，它仍然有效：
ax = plt.subplot(111)
ax.bar(df[df["cat"] == 1]["x"]-0.2, df[df["cat"] == 1][
浏览 2提问于2017-02-24得票数 1
我的问题是我有这样的数据：
##for demonstration
import pandas as pd
example = {
"ID": [1, 1, 2, 2, 2, 3],
"place":["Maryland","Maryland", "Washington", "Washington", "Washington", "Los Angeles"],
"type": ["condition", "symptom
浏览 2提问于2022-06-23得票数 0
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我在Pandas中有一个数据框，其中包含日期和其他一些数据。日期是显式的datetime.date类型。在本例中，我手动强制执行此操作。在实际问题中，框架是从已经设置好的外部源导入的。在操作索引之后，我发现我的dates属于pandas._libs.tslib.Timestamp类，这会导致与后面的代码不兼容。是什么导致了类型/类的变化？
最小工作示例(注意第3行和第7行之间的区别)：
In [1]: df = pd.DataFrame({'date' : ['02/20/2015','01/15/2016','08/21/2015
浏览 9提问于2019-07-10得票数 1
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2回答
我正在使用Pandas中的Pivot函数：
我的输入表是：
POI_Entity_ID State
ADD_Q319_143936 Rajasthan
Polyline-Kot-2089 New Delhi
Q111267412 Rajasthan
EL_Q113_32573 Rajasthan
RCE_UDZ_10979 New Delhi
我希望我的输出为：
Sate counts of POI_Entity_ID
Rajasthan 3
New Delhi
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
我有一个CSV，看起来是这样的：
name,location,sales,customer_count
john,fairfax,1000,400
jane,daly city,500,350
john,springfield,800,240
john,richmond,200,80
jane,san jose,300,90
george,albany,200,60
john,centreville,600,150
我一次遍历每一行3条记录：
reader = pd.read_csv(input_csv_path, chunksize=3)
for row in reader:
我创建了一个
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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我想使用dataframe.pivot()从pandas数据帧创建一个数据透视表，不仅包括数据帧列，还包括数据帧索引中的数据。找不到任何说明如何做到这一点的文档。有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-02-08得票数 5
我有一份员工工时的CSV档案。每行包含员工、日期和小时的列。一个例子是：
Employee,Date,Hours
A,2015-01-02,10
A,2015-01-03,8
A,2015-01-04,5
B,2015-01-02,8
B,2015-01-03,2
C,2015-01-03,8
C,2015-01-04,8
我正在寻找的是Pandas数据框架，其中行索引是日期，每一列都是雇员，数据是小时数，例如：
Date A B C
2015-01-02 10 8 None
2015-01-03 8 2 8
2015-01
浏览 2提问于2015-04-20得票数 0
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1回答
我试图操纵Pandas中的数据，并遇到一些问题。我已经看过这里提出的一些问题的变体，其中大多数涉及使用枢轴和丢弃一些现有的列，我想知道是否有办法解决这个问题。
我创建了一些简单的数据，作为一个类似于我现有数据的例子：
import pandas as pd
raw_data = {'FirstName': ["John", "Jill", "Jack", "John", "Jill", "Jack",],
'LastName': ["
浏览 1提问于2022-01-06得票数 0
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如何将每个时间/日期具有多个“级别”的数据最好地格式化为pandas DataFrame？ 例如(来自http://www.bccdc.ca/Health-Info-Site/Documents/BCCDC_COVID19_Regional_Summary_Data.csv的CSV数据) ? 在这种情况下，每个日期都有一个更高的级别("BC")，然后是更低的级别("All/Fraser/Interior...")，然后是最终粒度("All/Fraser /Fraser...“)，最后是最终粒度的值。在DataFrame中组织它的好方法是什么？我
浏览 24提问于2021-04-26得票数 0
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.zeros([4,1]), index=pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a','b']]))
df.loc[(slice(None), 'a'), 0] = pd.Series({1:2, 0:3})
df
给出
我找到了几个建议将.values添加到右侧的地方，但这给出了错误的结果(它切换了2和3，因为我故意将右侧的序列放在“错误”的顺序中)，因为我确实需要pandas为我
浏览 0提问于2021-02-01得票数 0
我是Python & Pandas的新手，正在尝试为下面描述的问题设计一个解决方案。我有一个pandas数据框，我正在从一个表中读取它，它看起来像这样 source date qty
0 A 2020-07-27 53307994.0
1 B 2020-07-27 53307994.0
2 C 2020-07-27 53307994.0 现在我想要做的是，创建一个报告，其中我将需要计算源A和B以及源A和C之间的差异。我的结果应该如下所示
浏览 28提问于2020-07-28得票数 0
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4回答
我有一个具有多级索引(“DataFrame”和" index ")的pandas索引。我希望找到所有非唯一的第一级(“实例”)索引值，并打印出这些值。
我的框架看起来像这样：
A
instance index
a 1 10
2 12
3 4
b 1 12
2 5
3 2
b 1
浏览 1提问于2015-01-19得票数 5
我有一张桌子
当我尝试在python中旋转时：
df.pivot(columns = 'Type', values = 'Value')
它只返回Type列和值中的列，但是列Col1-Col5不会出现在我的数据框中
在Power Query中，它的实现非常简单，我只需要选择我想要透视的列和该列的值：
在这个操作之后，我得到了如下结果：
如何使用pd.pivot实现相同的效果？
谢谢!
浏览 14提问于2020-05-09得票数 0
1回答
多索引数据帧，熊猫
、、、
我正在尝试操作excel文件中的数据，但是它合并了列的标题，我设法将它们转换为pandas。请参考下面的原始数据示例。
所以我转换成了这种格式。
我的最终目标是获得下面的格式，并绘制一段时间内的品牌商品及其销售数量和价格，但是我不知道如何访问多索引数据框架中的信息。你能给我提个建议吗？谢谢。
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('path.xls', sheet_name = 'data', header = [0,1])
a = df.columns.get_level_values(
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
1回答
这是我按year和month排序的数据帧 df： Year Month YearMonthName revenue
2015 1 2015 Jan 166
2015 2 2015 Feb 170
2015 3 2015 Mar 187
2015 4 2015 Apr 102
2015 5 2015 May 166
... ... ... ...
2020 12 2020
浏览 102提问于2021-01-01得票数 1
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我正在尝试重新安排一个DataFrame，它是我使用Pandas自动从json读取的。我找过了，但没有成功。
我有下面的json (为了方便复制/粘贴，保存为字符串)，在'value‘标签下有一堆json对象/字典。
json_str = '''{"preferred_timestamp": "internal_timestamp",
"internal_timestamp": 3606765503.684,
"stream_name": "ctdpf_j_cspp_inst
浏览 0提问于2016-03-16得票数 14
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有一个包含列名、学校和标记的pandas dataframme name school marks
tom HBS 55
tom HBS 55
tom HBS 14
mark HBS 28
mark HBS 19
lewis HBS 88 如何转置和转换成这样 name school marks_1 marks_2 marks_3
tom HBS 55 55 14
mark HBS 28 19
lewis HBS 88 尝试
浏览 119提问于2021-11-23得票数 2
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在python和pandas中，df.pivot_table接受一个index、一个columns列表和一个aggfunc。有了这些信息，然后从长到宽旋转表格。重要的是，如果你给它一个列的列表，它会根据这些列的组合自动创建新的宽列。我看到的所有SQL示例(a)只使用单个列(可以用连接来解决)，(b)当我尝试使用子查询从SQL中的列创建宽列表时，它们显式地写出所有新的宽列名，而不是根据columns.中的不同值生成它们。因此，例如，我想用一个包含月份的表的子查询来替换下面查询中的月份，但这样就抛出了这个错误。这是我尝试执行的example，转换为使用抛出错误的子查询。 select *
浏览 15提问于2020-09-05得票数 0
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