我有一个包含MultiIndex列的DataFrame，如下所示： columnIdx1 = ["M1", "M2", "M3", "M4"]
columnIdx2 = ["pos", "neg"]df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(1000, 8), columns=pd.MultiIndex.from_product([co
浏览 12提问于2019-05-18得票数 3
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我对set_index在使用MultiIndex时的行为感到惊讶。__version__
In [5]: df = pd.DataFrame(np.random.randin
浏览 0提问于2017-04-05得票数 2
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Contex:我有一个多索引的dataframe，我想使用样式和格式方法对这个表中的一些列应用格式设置。期望产出：
idx = pd.IndexSlice
slice_ = idx[id
浏览 2提问于2022-10-10得票数 0
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基于两个条件在接收的日期帧中添加一个新列:如果NET_NAME列中的值等于列表中的一个，并且ECELL_TYPE列中的值是LTE，则将该值从ENODEB_NAME列分配给SHARING列。ecell_sum_df.fillna(0)ecell_export_df= pd.DataFrame_
浏览 0提问于2019-10-06得票数 1
我希望(通过字典)将MultiIndex DataFrame的一部分映射到列。有没有办法在一个步骤中做到这一点？例如，使用以下示例DataFrame：df = pd.DataFram
浏览 49提问于2018-01-03得票数 3
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我的数据有数十万行(即外部字典中的键数)。其中每一列都只有少数与其相关的列(即每个内部字典中的键数)，但列的总数为数千列。我发现使用DataFrame生成from_dict的速度非常慢，200,000行和6,000列的时间大约为2.5到3分钟。我发现，如果不使用字典字典，而是使用字典列表，然后使用MultiIndex将M
浏览 0提问于2018-03-26得票数 11
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我有一个pandas多索引DataFrame，我想计算它在特定索引级别上的分位数。最好用一个例子来解释。= (0, 1, 2)idx = pd.MultiIndex.from_tuples(list(itertools.product(item, item_type=idx,columns=('C1', 'C2', 'C3'))假设我们想要计算所有位置上每个Item和Type的列
浏览 9提问于2016-04-07得票数 5
我有下面的DataFrame，索引和列都有两个级别import numpy as npcolumns = pd.MultiIndex.from_product([["X", "Y"], ["XX", "YY&
浏览 2提问于2022-08-12得票数 0
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我有一个带有0和1的时间序列数据df，我的目标是将最近三天的df_recent与历史上的df时间序列进行比较。为了做到这一点，我尝试在每一天通过滚动窗口构建df_recent和df的两两差异，并对每个ID列进行汇总。32022-01-12 0 0 0
我试图通过将df_recent和df每天的值成对地比较2022-01-11上配
浏览 4提问于2022-05-12得票数 0
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向量的成对差分
、、、
假设我有一个矩阵，它是由N个向量组成的列: matrix=v_1，v_2，.v_N，其中v来自R^ N，我想要一个新的矩阵，它给出:对于所有的(r在N，s在N) v(r)-v(s)。例如，如果是N=3，那么我想要一个3x3x3，对于一个特定的索引i，j，k，它表示v(i)-v(j)的kth索引。
浏览 6提问于2022-10-26得票数 -1
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我有一个带有“平面”列索引的熊猫DataFrame，'Sample 1'，'Sample 2‘.，我已经构造了一个有两个级别的MultiIndex，其中第一个具有与DataFrame的列索引相同的元素('Sample 1’.)。我想用这个DataFrame替换MultiIndex的列索引，用MultiIndex的</
浏览 6提问于2013-08-19得票数 2
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我正在尝试使用MultiIndex对数据帧进行重采样，但这里的问题似乎都不能回答这个问题。我有一个包含DateTimeIndex的dataframe，另一个列是MultiIndex的一部分。我希望将此数据帧重新采样到更精细的比例，并使用forward fill填充NaN值。),dt.datetime(2020,10,2,2,0)] ,[1 ,2 ,3 ,4 ] ]
values = [i*i for i in range(0,4)]
浏览 49提问于2020-11-07得票数 1
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我像这样制作我的DataFrame： influenza_data = pd.DataFrame(data, columns = ['year', 'week', 'weekly_infections']) 然后，我从year和week列创建MultiIndex： influenza_data = influenza_data.set_index(['year', 'week']) 如果我有Mult
浏览 25提问于2020-12-02得票数 0
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我觉得这应该是非常容易做到的，但我找不到解决方案。我看到的所有解决方案似乎都预先假设您已经预先标记了但命名不佳的标签，并且您只想重命名它们。必须有一种迭代的方法来做这样的事情。
浏览 1提问于2020-03-08得票数 1
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我有一个具有两个列索引级别的数据帧。 可复制的数据集。df = pd.DataFrame( ['X','X','X','X'],
['Y','Y','Y','Y'],仅当level-0和level-1组合为重复时，我才要重命名
浏览 70提问于2020-07-10得票数 0
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假设我有2个数据帧，每个数据帧都有相同的列，但包含不同类型的信息。示例：numbers_data = pd.DataFrame({'A':[1, 2], 'B': [3, 4]})
我的<
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
在创建包含MultiIndex列的DataFrame时，似乎不可能返回包含MultiIndex的单个列。取而代之的是，返回一个带有索引的对象：import numpy as np
_metaInfo = pd.MultiIndex<
浏览 3提问于2012-11-27得票数 1
,'c']}).set_index('row');mapping
因此，我想要构造一个新的dataframe，它具有df索引的所有可能组合，但不是重复的。我已经成功地为新的比较数据创建了索引，其中包含了熊猫MultiIndex功能(如果您可以考虑一种更强健的方法，请随意发布它)。MultiIndex的绝对差和初始df值的绝对值。1 1 1
浏览 0提问于2018-03-28得票数 2
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我有一个Dataframe df，包含以下列：YearFeature_1Feature_3df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df['Group'], df['Year'], df['Gender']])
此指令成功地为我的Dataframe制作了MultiIndex，
浏览 1提问于2014-05-12得票数 3
当将数据保存到csv或excel时，熊猫将自动添加第一列作为行索引。我知道有一个index=False论点来避免这种情况。但是，如果我的dataframe有多个列索引，则错误显示：
NotImplementedError:使用MultiIndex列并没有索引(' index '=False)写入MultiIndex尚未实现是否有另一种方法可以跳过第一列，同时保留excel文件中标题行的多级列名？生成dat
浏览 3提问于2022-06-16得票数 1
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