Multiindex Dataframe，如何获取索引值？
Multiindex Dataframe是指具有多级索引的数据框架，它可以在Pandas库中使用。多级索引允许我们在数据框架中使用多个层次的行和列标签，从而更灵活地组织和访问数据。
要获取Multiindex Dataframe的索引值，可以使用Pandas库中的一些方法和属性。以下是一些常用的方法：
- 使用
.index属性：可以通过.index属性获取Multiindex Dataframe的索引对象，然后使用.get_level_values()方法获取特定级别的索引值。例如，df.index.get_level_values(0)将返回第一级索引的所有值。 - 使用
.loc方法：可以使用.loc方法根据索引标签获取特定行或列的数据。例如，df.loc[(index_label_1, index_label_2)]将返回具有指定索引标签的行。 - 使用
.xs()方法：可以使用.xs()方法根据索引标签获取特定行或列的数据。例如，df.xs(index_label, level=0)将返回具有指定索引标签的行。 - 使用
.reset_index()方法：可以使用.reset_index()方法将Multiindex Dataframe的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为列添加到数据框架中。然后可以使用普通的列选择方法来获取索引值。
需要注意的是，以上方法适用于不同级别的索引。根据具体的需求，可以选择合适的方法来获取所需的索引值。
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- 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke
请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方法和推荐的产品可能因实际情况而异。
相关·内容
我有一个空的DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
我想添加一个按层次结构命名的列。我试过这个：
df['foo', 'bar'] = [1,2,3]
但是它给出了一个名称是元组的列：
(foo, bar)
0 1
1 2
2 3
我想要的是：
foo
bar
0 1
1 2
2 3
如果我以这种方式构造一个全新的DataFrame，我可以得到：
pd.DataFrame([1,2,3], columns=pd.Mu
浏览 3提问于2016-11-03得票数 2
我是一个python的新手，我有一个问题是如何在DataFrame中添加多个索引级别。例如，我有这样的DataFrame
如何将名为"group“的列添加到DataFrame多索引中，如下所示
谢谢
浏览 6提问于2017-06-13得票数 0
我有以下数据：
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(4,2)),
index=pd.MultiIndex.from_product([['English', 'Japanese'], ['like', 'dislike']]),
columns=['girl', 'boy']
)
print(df1)
如何只访问Engl
浏览 2提问于2021-11-30得票数 1
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2回答
给定一个DataFrame，如何根据用户提供的可迭代性向列添加一个新级别？换句话说，我如何添加一个新的层次？
的问题展示了如何在给定一个值的情况下添加一个新的级别，因此它不涵盖这种情况。
以下是预期的行为：
>>> df = pd.DataFrame(0, columns=["A", "B"], index=range(2))
>>> df
A B
0 0 0
1 0 0
>>> append_level(df, ["C", "D"])
A
浏览 2提问于2022-09-26得票数 0
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考虑一个具有所有布尔型级别的MultiIndex的Pandas DataFrame (例如下面的例子)。试图使用布尔标签访问此类DataFrame的特定行会导致错误：
df = pd.DataFrame([[False, False, 1],
[False, True, 2],
[True, False, 3]], columns=["A", "B", "C"])
df.set_index(["A", "B"], inplace=Tru
浏览 5提问于2020-03-07得票数 1
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1回答
我有一个大约64,000行的熊猫DataFrame。看起来大概是这样的：
values
asn country
12345 US ...
12345 MX ...
我遇到一个错误，说MultiIndex不能包含非唯一的值。这使我怀疑我的索引中有一些NaN值。因此，我尝试了以下方法来验证：
df = # my data frame
rows = df.shape[0]
df = df.reindex(df.index.dropna())
if df.shape[0] < rows:
print "Dropped %s
浏览 0提问于2018-03-05得票数 1
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我想将本地DataFrames集的摘要存储到使用pd.MultiIndex的"meta DataFrame“中。
基本上，行轴有两个层次，列轴也是。在管理DataFrames集合的类中，我将"Meta DataFrame“定义为类变量。
import pandas as pd
row_axis = pd.MultiIndex(levels=[[],[]], codes=[[],[]], names=['Data', 'Period'])
column_axis = pd.MultiIndex(levels=[[],[]], codes=[[],
浏览 0提问于2020-04-30得票数 2
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这是原始的Dataframetols：
我想要的:，我想把上面的数据帧转换成这个多索引的列数据框架：
我通过这段代码成功地做到了这一点：
# tols : original dataframe
cols = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['Y','X']
['P','Q']])
tols.set_axis(cols, axis = 1, inplace = False)
我尝试了什么:，我尝试用reindex方法这样做：
cols = pd
浏览 1提问于2019-08-27得票数 2
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我有一个带熊猫MultiIndex的Dataframe：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])
In [3]: df = pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)
In [4]: df
Out[4]:
浏览 3提问于2015-02-27得票数 22
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1回答
我有一个多索引df，我正在尝试连接它。各栏如下：
a.columns
MultiIndex([( 'Note', '507.3'),
( 'Note', '507.4'),
( 'Note', '507.5'),
( 'Note', '507.6'),
('St
浏览 4提问于2022-05-03得票数 0
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有2个数据和一个等级指数(熊猫multiIndex)。Dataframe A有一个ID和名字的列表。Dataframe有一个名称组合列表和一个相似性评分。
我希望，基于多个索引，从Dataframe中获取值，并检查DataFrame B中是否存在这种组合。如果是，我想给我的Multindex数据提供相似的分数，否则只有0。
DataFrame A(原始数据)
test= pd.DataFrame({'row':['a','b','c','d'],'col_A' : ["Alexis"
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
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如何在数据框中添加子列？ 这是我到目前为止所做的。 start_date = datetime.today() - timedelta(days=252)
end_date = datetime.today()
stock_list = ['TSLA', 'XOM', 'AAPL']
data = iex.stocks.get_historical_data(stock_list, start_date, end_date, filter=['close'], output_format='pandas')
浏览 18提问于2019-01-02得票数 0
我有一个包含列名和数据的现有dataframe。我想将dataframe的index.name更改为列名。我对multi - indexing感到困惑，我该怎么做呢？因为我需要将该数据帧传递给to_sql函数，该函数将索引作为表的列名。
目前对我来说，dataframe.index是RangeIndex(start=0, stop=1669, step=1)
dataframe.index.name是None
我做了以下工作：
dataframe.index.names = dataframe.columns
dataframe = dataframe.rename_axis(datafram
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
我有一个这样的DataFrame：
A B C
0 True True False
1 True True True
2 False True True
我想查找False的实例并获取它的行和列。
预期结果：[(0, 'C'), (2, 'A')]。不完全是这种数据结构格式，但您得到了演练。
我试过这样做：
df[df.eq(False).any(1)]
它所做的是过滤掉没有False bool的行。
有小费吗？
浏览 1提问于2021-12-03得票数 1
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1回答
如何将数据从DataFrame排序为使用MultiIndex作为索引和列的DataFrame？
例如，从这里转换：
0 1 2 3 4
0 foo two A 2.30 0.01
1 foo one A 4.12 0.13
2 bar two B 9.89 3.66
3 foo one A 2.11 9.48
4 bar two A 1.07 5.55
对此：
A B
1 2 1 2
foo one 2.1
浏览 0提问于2018-04-27得票数 3
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1回答
我希望使用pd.DataFrame列的子集进行进一步分析。
在这种情况下，第一个数据被称为‘数据’，深拷贝称为'dual_data‘。
dual_data = data[[column for column in data.columns if 'AbCd' in column]].copy(deep=True)
然而，之后我发现：
data.columns.levels[1] == dual_data.columns.levels[1]
提供:数组( True，True，dtype=bool)
情况不应该是这样的，因为我刚刚从数据pd.DataFrame中删除了4级1
浏览 0提问于2015-12-14得票数 3
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单级DataFrame：
data1 = {'Sr.No.': Sr_no,
'CompanyNames': Company_Names,
'YourChoice1': Your_Choice,
'YourChoice2': Your_Choice}
df1 = pd.DataFrame(data1, columns = pd.Index(['Sr.No.', 'CompanyNames','YourChoice1','YourCh
浏览 1提问于2019-01-07得票数 0
1回答
我需要生成一个pd.DataFrame，其中列由一个list和一个Multiindex对象组成，在用数据填充最终数据之前，我需要这样做。
假设列是['one', 'two']和从from_product获得的多个索引
import pandas as pd
col_21 = ['day', 'month']
col_22 = ['a', 'b']
mult_2 = pd.MultiIndex.from_product([ col_21, col_22 ])
我想得到一个列的列表，如下所示：
&
浏览 0提问于2019-08-13得票数 2
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我有一个多索引DataFrame，我正在尝试根据某些标准选择其中的数据，到目前为止还不错。问题是，一旦我使用.loc和pd.IndexSlice选择了我的数据，产生的dataframe在逻辑上应该在多重索引的第一级中具有更少的行和更少的元素，它保持了完全相同的multiindex，但其中的一些键引用了空的数据帧。 我尝试使用新的索引创建一个全新的DataFrame，但是我的数据集的结构很复杂，并且给定级别中的元素数量并不总是相同的，因此要创建一个具有正确形状的dataFrame来放置数据并不容易。 import numpy as np
import pandas as pd
np.rand
浏览 14提问于2019-05-24得票数 1
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3回答
上下文：，我想在列的顶部添加一个新的多索引/行。例如，如果我有这个dataframe：
tt = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
所需的输出：如何才能使我能够在A、B和C列的顶部添加“表X”？
Table X
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
可能的解决方案(？)：I正在考虑将数据转换、添加多个索引，然后再转回它，但不确定如何做到这一点而不需要手动编写dataframe列(我也查看了其他相关文章)。
谢谢!
浏览 10提问于2022-08-31得票数 5
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我知道两者的基本区别，也有相当多的实践经验。但是，为了更好地清理和处理数据，我正在进行实验，以找出数据框架中有超过0空值的列。我对轴在这里扮演的角色感到困惑。
null = pd.concat([dfr.isnull().sum()],axis = 1, keys=['NA'])
其中，" null“是包含整个dataframe中空值计数的dataframe，而"NA”是这些值将在下面表示的列。这段代码返回了一个dataframe，在这里我可以通过
null.loc[(null['NA']>0)]
但当我使用密码时：
null = pd.c
浏览 6提问于2020-07-25得票数 0
在使用.xs和.loc对DataFrame和MultiIndex进行数据切片的结果上，索引结构似乎在v0.15.2 & 0.18.0之间发生了变化。请参考使用不同版本的Pandas的ipython笔记本中的代码片段和输出。
import pandas as pd
print 'pandas-version: ', pd.__version__
import numpy as np
l1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
l2 = sorted(['foo','bar
浏览 0提问于2016-04-06得票数 2
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1回答
我有三个多索引熊猫数据帧-
df1 = {('parity', np.nan): {('20194', 1990): 0.3333333333333333,
('22204', 1990): 0.0,
('24060', 1990): 0.3333333333333333},
('parity', 0.0): {('20194', 1990): 0.0,
浏览 6提问于2020-02-17得票数 2
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这是原始的Dataframe：
📷
我想要的是:我想把上面的数据帧转换成这个多索引的列数据框架：
📷
我通过这段代码成功地做到了这一点：
# tols : original dataframe
cols = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['Y','X']
['P','Q']])
tols.set_axis(cols, axis = 1, inplace = False)
我尝试过的是:我尝试用这样的reindex方法来完成这个任务：
cols = p
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
3回答
我正在尝试仅使用多索引DataFrame中的一个索引来创建新的DataFrame。
A B C
first second
bar one 0.895717 0.410835 -1.413681
two 0.805244 0.813850 1.607920
baz one -1.206412 0.132003 1.024180
two 2.565646 -0.827317 0.569605
fo
浏览 6提问于2015-01-26得票数 61
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我有一个MultiIndex DataFrame，看起来是这样的：
Column_1 Column_2 Column_3
FirstIdx SecondIdx
0 0 0 0 0
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
浏览 3提问于2022-02-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我有如下数据帧：
A B
1 2 3 4 5
4 5 6 7 8
我正在尝试通过以下方式从该数据帧中获取数据：
print (file_dataframe.columns)
Index(['A', 'B', 'Unnamed: 2'], dtype='object')
file_dataframe_values = [cell for column in file_dataframe.columns for cell in file_dataframe[column].
浏览 0提问于2018-06-21得票数 2
我正在尝试阅读通过df.to_json()通过pd.read_json创建的数据文件，但是我得到了一个ValueError。我认为这可能与索引是一个MultiIndex这一事实有关，但我不知道如何处理。
55k行的原始数据被称为psi，我通过以下方法创建了test.json：
psi.head().to_json('test.json')
是print psi.head().to_string()的输出，如果您想使用它的话。
当我在这个小数据集(5行)上这样做时，我会得到一个ValueError。
! wget --no-check-certificate https://gi
浏览 11提问于2014-03-31得票数 12
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1回答
我需要从DataFrame的索引中删除一个级别(通过位置或名称)，并使用新的索引创建一个新的DataFrame。问题是我最终得到了一个非唯一的索引。
我看过，但问题是，正如其中的答案所建议的那样，使用唯一()将索引简化为一个数组，该数组不保留级别的名称。
除了使用unique()，然后通过将标签名称缝合到数组上来创建新的索引之外，还有更好的解决方案吗？
index = [np.array(['foo', 'foo', 'qux']), np.array(['a', 'b', 'a'])]
data
浏览 10提问于2017-03-06得票数 0
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3回答
熊猫:切片多指标多指标
、、、
我有一个dataframe d，其中包含100,000,000行和3列。看起来是这样的：
import pandas as pd
In [17]: d = pd.DataFrame({'id': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'val': [1, 2, 3, 4, 5], 'n': [34, 22, 95, 86, 44]})
In [18]: d.set_index(['id', 'val'], inp
浏览 0提问于2019-06-13得票数 4
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问题
是否有一种将具有n级索引的DataFrame转换为n维Numpy数组(即n张量)的好方法？
示例
假设我设置了一个DataFrame，如
from pandas import DataFrame, MultiIndex
index = range(2), range(3)
value = range(2 * 3)
frame = DataFrame(value, columns=['value'],
index=MultiIndex.from_product(index)).drop((1, 0))
print frame
哪种输出
浏览 4提问于2016-01-27得票数 13
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如何执行不区分大小写的pandas.concat？
df1 = pd.DataFrame({"a":[1,2,3]},index=["a","b","c"])
df2 = pd.DataFrame({"b":[1,2,3]},index=["a","b","c"])
df1a = pd.DataFrame({"A":[1,2,3]},index=["A","B","C"])
pd.concat([df1
浏览 1提问于2013-08-19得票数 4
因此，我研究了来自Pandas的一些命令是如何工作的，我遇到了这个问题；当我使用reindex命令时，我的数据被NaN值所替代。下面是我的代码：
>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>frame1=pd.DataFrame(np.arange(365))
然后，我给它一个日期索引：
>>>frame1.index=pd.date_range(pd.datetime(2017, 4, 6), pd.datetime(2018, 4, 5))
然后我重新编制索引：
浏览 1提问于2017-04-06得票数 4
1回答
我想加入两只熊猫，其中一只有多个索引栏。
这就是我第一次制作数据的方法。
data_large = pd.DataFrame({"name":["a", "b", "c"], "sell":[10, 60, 50], "buy":[20, 30, 40]})
data_mini = pd.DataFrame({"name":["b", "c", "d"], "sell":[60, 20, 10], "buy
浏览 1提问于2020-08-14得票数 2
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1回答
我有一张大数据。我想按dataframe中的三列分组，然后对每个组应用一个函数。但是，我也对一些不在dataframe中的组和密钥感兴趣。如何将这些添加到groupby对象中，以便可以在所有组上统一使用groupby.apply()？
浏览 1提问于2014-09-04得票数 4
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我有两个，我想。我读过关于和的文章。我的问题需要兼顾这两个方面，而且我很难找到最好的办法来做到这一点。
第一个DataFrame如下所示
第二个看起来像这样
我想根据Date 和 ID合并它们。在第一个DataFrame中，Date是索引，ID是列；在第二个DataFrame中，Date和ID都是的一部分。
从本质上说，我想要一个看起来像DataFrame 2的DataFrame 2，并为DataFrame 1中的Events增加一个列。
浏览 3提问于2016-07-19得票数 5
当我试图找到这个答案时，我可能使用了糟糕的搜索词。现在，在为DataFrame建立索引之前，我将以这种方式获取列中的值列表...
list = list(df['column'])
I‘’ll set_index on the column，I‘’llset_indexon the column。这似乎是徒劳的一步。在索引上尝试上述操作时，我得到一个键错误。
如何获取索引(包括单个和多个)中的值，并将它们放入列表或元组列表中？
浏览 1提问于2013-08-21得票数 110
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在将DataFrame转到列上之后，返回的DataFrame在左上角有该列的名称(参见下面，其中df2在表的左上角单元格中有'b‘)。
问题：如何直接访问或更改这个名称？
在执行枢轴之前，我可以重命名列b，也可以重新命名支点，重新命名列，然后再进行堆栈。然而，我正在寻找一个我似乎找不到的简单属性。
人们可能会认为df2.name会返回这个值，但这会导致：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'name'。此外，df2.info()也没有显示任何有用的信息。
df = pd.DataFram
浏览 1提问于2015-05-09得票数 0
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1回答
我有两个DataFrames "A“和"B”。每个列都有两个列"key1“和"key2"，但唯一的键是两个列的组合。我希望从第二个DataFrame中选择包含在DataFrame "A“中的"key1”和"key2“列组合的所有行。
简单示例：
A = pd.DataFrame({'a':list(range(20000))*100,
'b':np.repeat(list(range(100)),20000)})
B = pd.DataF
浏览 1提问于2016-03-16得票数 3
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1回答
假设x = pd.DataFrame({'a': range(0,3), 'b': range(1, 4)})和y = pd.DataFrame({'a': range(-1,2), 'b': range(2, 5)})。我想要构造一个dataframe t = pd.DataFrame('x': x, 'y': y)。预期的结果是一个多索引的数据格式。但是，一条错误消息告诉我ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
浏览 0提问于2018-07-23得票数 1
回答已采纳
我查了一下文件如下：
我找不到这些页面或其他帖子中的不同之处(我可以很容易地搜索)。
我知道将以下内容作为允许的输入之一：
标签的列表或数组，如['a', 'b', 'c']。
我已经看到了一些文档，其中元组只在MultiIndex数据中使用。这里没有提到在非多重索引/单索引数据的情况下使用元组。
我的困惑是因为我仍然可以使用元组和列表几乎可以互换。例如：
data = [
[ 2, 26, 55, 52],
[82, 18, 63, 12],
[36, 24, 78, 55],
浏览 9提问于2022-02-08得票数 0
2回答
我有一个嵌套的字典对象，我想要转换成多索引数据帧，我如何实现它。
例如。
t['a'] = dict()
t['b'] = dict()
t['a']['1'] = pd.DataFrame([ [1.0,2.0],[3.0,4.0] ])
t['a']['2'] = pd.DataFrame([ [5.0,6.0],[7.0,8.0] ])
t['b']['1'] = pd.DataFrame([ [1.0,2.0],[3.0,4.0] ])
t['b
浏览 1提问于2013-07-12得票数 3
我正在寻找一种新的DataFrame，它与基于硅的设备A和B的结果相对应。
下面是我创建DataFrame的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.array(
[
[0.26, 0.92, 0.05, 0.43],
[1.00, 0.62, 1.00, 1.00],
[1.00, 0.97, 0.04, 1.00],
[0.00, 1.00, 1.00, 0.88],
[1.00, 1.00, 1.00, 0.79],
[0.9
浏览 5提问于2019-12-04得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个dataframe，这是一个数据连接的结果。当我在Excel中导出时，我使用"keys=“选项作为每个块的标题。
现在，我想将ID2定义为一个ID索引(对于拥有一个多个索引)。
我试着使用.resetindex，但是它没有像我想的那样工作。
我有：
我要：
浏览 2提问于2022-03-22得票数 0
回答已采纳
假设我有以下数据帧：
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
浏览 0提问于2015-06-19得票数 3
所以答案接近我要找的东西，但是我不能把它应用到MultiIndex DataFrame中。
我定义了这样一个分层索引的Dataframe：
arrays = [["bar", "bar"], ["one", "two"]]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.rand
浏览 7提问于2022-03-15得票数 0
回答已采纳
我有一个具有嵌套列的聚合DataFrame。如何检索作为散点图的x和y的聚合列sum和count？
我试着用
sns.scatterplot(x="sum", y="count", data=xyz)
但它给了我keyError"sum"。
它唯一的工作方式是以两个列表的形式检索sum和count，然后对这两个列表进行散点图。但这需要很长时间。
有什么简单的方法可以直接检索这两个嵌套的列吗？
谢谢。
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我希望从第一个DataFrame中分割两行，并将结果存储在第二个DataFrame中。我的尝试是以为基础的，但到目前为止还没有成功。
第一个DataFrame中的行索引是格式(str, int)的tuples，我要计算的比率(以及作为第二个DataFrame的索引)表示为tuple of tuples，并存储在list中。
(gene, position)
((gene, position1), (gene, position2))
我到目前为止的代码如下：
df1 = pd.DataFrame(data={'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], &
浏览 2提问于2016-01-07得票数 2
回答已采纳
1回答
我不知道如何简单地/有效地将一列添加到具有多个索引的dataframe中，该数据基是由另一个单一级别的索引分配的。
我可以向具有单一级别索引的dataframe添加一个列，如下所示：
df = pd.DataFrame({'data':[1, 2, 5]},
index=pd.Index(['Alpha', 'Bravo', 'Echo'], name='item1_name'))
df
df_item1 = pd.DataFrame({'id':[1
浏览 1提问于2021-03-18得票数 1
回答已采纳
2回答
我有两个数据帧，df1和df2。现在，df1包含6条记录，df2包含4条记录。我想把无与伦比的记录拿出来。我试过了，但是得到了一个错误ValueError: Can only compare identically-labelled DataFrame objects，我想这是由于df的长度，因为df1有6，df2有4，但是如何比较它们并得到不匹配的行呢？
代码
df1=
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 3 5 5
3 5 6 7
4 6 7 8
5 6 6 6
df2 =
a b c
0 3 5 5
1 5 6 7
2 6
浏览 0提问于2021-03-22得票数 2
回答已采纳
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