正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
你可以在DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引中的列，也可以直接作为read_csv的参数。...DataFrame 除了从CSV文件中读取和从现有的列中建立外，还有一些方法来创建MultiIndex。...我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...正如我们之前简要介绍的那样，可以将数据集从堆叠的多索引转换为简单的二维表示，可选择指定要使用的层次： pop.unstack(level=0) state California New York Texas...在人口字典上调用它将产生一个带有state和year列的DataFrame，包含以前在索引中的信息。...多重索引上的数据聚合 我们以前看到，Pandas 有内置的数据聚合方法，比如mean()``，sum()和max()。
相信大家平常在工作学习当中，需要处理的数据集是十分复杂的，数据集当中的索引也是有多个层级的，那么今天小编就来和大家分享一下DataFrame数据集当中的分层索引问题。...DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引，即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组，代码如下 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint...output 或者是获取多列的数据，代码如下 df.loc[ 'Cambridge' , ('Day', ['Weather', 'Wind']) ] output 我们要是想要获取剑桥在...' ] xs()方法的调用 小编另外推荐xs()方法来指定多重索引中的层级，例如我们只想要2019年7月1日各大城市的数据，代码如下 df.xs('2019-07-01', level='Date')...2019年白天的气候数据 IndexSlice()方法的调用 同时Pandas内部也提供了IndexSlice()方法来方便我们更加快捷地提取出多重索引数据集中的数据，代码如下 from pandas
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...读取数据 data = pd.read_csv('china_sites_20170101.csv', sep=',') 由于文件中存储了多行多列数据，因此，完全读取之后 data 为 DataFrame...Pandas主要有两种数据查询选择操作： 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...索引切片： 可以理解成 idx 将 MultiIndex 视为一个新的 DataFrame，然后将上层索引视为行，下层索引视为列，以此来进行数据的查询。...上述操作返回的列仍然是 MultiIndex，因为此时只有一个站点了，我们可以使用 .xs 方法将列从MultiIndex转换为Index。
import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引 如果想产生如下图所示的学生成绩表： 因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...，不是一个很好的选择！...二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...1层索引选取单列 scores['富强'] # 基于列的第1层索引选取多列，需要使用花式索引 scores[['富强','王亮']] 补充说明： 排序时默认按第一个字符的 Unicode 编码顺序升序排序...（3）无论行/列索引，只要有一个元组中包含slice(None)，就不能使用上述简化形式，而必须使用通用形式（#1和#2处） 注意：为了在多级索引的中括号[]中可以使用切片（即使用冒号:），需要先使用
DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...一列范围内的用户函数唯一可以访问的是索引，这在某些情况下是很方便的。例如，那一天，香蕉以50%的折扣出售，这可以从下面看到： 为了从自定义函数中访问group by列的值，它被事先包含在索引中。...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。
如果是多列，变为multindex drop:布尔值，默认是True。当做新的索引，删除原来的列。...header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值 5.2hdf文件 HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame...优先选择使用HDF5文件存储 HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的。...答：把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1。其又被称为热编码。...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...思路分析 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1 3、求和 思路 下面接着看： 1、创建一个全为0的dataframe
如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...# 使用Pandas中的数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果： 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳： 增加行、列索引： # 构造行索引序列 subjects...1.2.3 MultiIndex与Panel 1、MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...思路分析 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1- 3、求和 思路 下面接着看： 1、创建一个全为0的
此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...多级索引（MultiIndex）以及命名索引的不同等级 多级索引其实就是一个由元组（Tuple）组成的数组，每一个元组都是独一无二的。...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合...下面这个例子，我们从元组中创建多级索引： ? 最后这个 list(zip()) 的嵌套函数，把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组的列表。...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?
Panel 是 DataFrame 的容器 知识点 最常见的数据类型是二维的 DataFrame，其中 每行代表一个示例 (instance) 每列代表一个特征 (feature) DataFrame...可理解成是 Series 的容器，每一列都是一个 Series，或者 Series 是只有一列的 DataFrame。...i:j 来获取从列 i+1 到列 j 的 sub-DataFrame 个人建议，如果追求简洁和方便，用 []；如果追求一致和清晰，用 loc 和 iloc。...情况 1 df.loc[ 'GS':'WMT', '价格': ] 用 loc 获取行标签从 ‘GS‘ 到 'WMT'，列标签从'价格'到最后的 sub-DataFrame。...(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置，再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点) 布尔索引 在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过，布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法
解析多列中的日期组件 在多列中解析日期组件使用格式更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame...展示了一个从 csv 文件中获取数据并按块创建存储的函数，同时进行日期解析。...解析多列中的日期组件 使用格式解析多列中的日期组件更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame...解析多列中的日期组件 在多列中解析日期组件时，使用格式更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df =...展示了一个从 csv 文件中接收数据并按块创建存储的函数，同时也进行了日期解析。
Pandas是第三方库，安装命令如下： pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 从本文开始，我会用多篇文章来介绍Pandas...说明刚从csv文件中读取出来的数据是一个DataFrame数据。 pandas.core.frame.DataFrame'> 2....DataFrame数据结构的构成 DataFrame数据是Pandas中的基本数据结构，同时具有行索引(index)和列索引(columns)，看起来与Excel表格相似。 ?...ndarray相比，同一个ndarray中的数据类型是一致的，而DataFrame中的每一列数据可以是不同类型的数据。...当一列中的数据不唯一时，可以使用两列或多列来组合成多重行索引，当需要将数据处理成多维数据时，也可以用多重索引。
在轴上进行基本索引 分层索引的一个重要特点是，你可以通过标识数据中的子组的“部分”标签来选择数据。...部分选择会在结果中以与在常规 DataFrame 中选择列完全类似的方式“删除”分层索引的级别： In [25]: df["bar"] Out[25]: second one...的轴上进行基本索引 分层索引的一个重要特点是，您可以通过标识数据中的子组的“部分”标签来选择数据。...部分选择在结果中以与在常规 DataFrame 中选择列完全类似的方式“删除”分层索引的级别： In [25]: df["bar"] Out[25]: second one two...部分选择会在结果中以与在常规 DataFrame 中选择列完全类似的方式“删除”分层索引的级别： In [25]: df["bar"] Out[25]: second one
习语 这些都是一些很棒的 pandas 习语 对一列进行 if-then/if-then-else 条件判断，并对另一列或多列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...解析多列中的日期组件 使用格式在多列中��析日期组件更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame...展示了一个从 csv 文件中接收数据并按块创建存储的函数，同时还进行了日期解析。...计算 时间序列的数值积分（基于样本） 相关性 通常很有用从DataFrame.corr()计算的相关性矩阵中获取下三角形式（或上三角形式）。...） 惯用法 这些是一些巧妙的 pandas惯用法 对一列进行 if-then/if-then-else，并对另一个或多个列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:
通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 ⭐️Series Series可以理解为一个一维的数组，只是index名称可以自己改动。...DataFrame DataFrame是一个类似于表格（有行有列）的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度（行级索引，列级索引），可更改。...DataFrame具有以下特点： 列和列之间可以是不同的类型 ：不同的列的数据类型可以不同 大小可变 （扩容） 标记轴(行级索引 和 列级索引) 针对行与列进行轴向统计（水平，垂直） import pandas...(d) df['one'] df[df.columns[:2]] 列添加 DataFrame添加一列的方法非常简单，只需要新建一个列索引。...df2) print(df) 行删除 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。
import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...补充：reindex用法 reindex的作用是创建一个符合新索引的新对象（默认不会修改原对象df2），它的一个用途是按新索引重新排序。...columns：要在列上进行分组的序列、数组或DataFrame列。 values：可选参数，要聚合的值列。如果未指定，则将计算所有剩余列的计数/频率。...rownames：可选参数，用于设置结果中行的名称。 colnames：可选参数，用于设置结果中列的名称。 aggfunc：可选参数，用于聚合值的函数，默认为计数。...如果为’all’，则在每个索引/列组中返回全局相对频率。
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