利用python进行数据分析——pandas层次化索引
2021/10/14 9:44:15
本文主要是介绍利用python进行数据分析——pandas层次化索引,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
层次化索引是pandas的一项重要功能,它使你在一个轴上拥有多个索引级别。
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MultiIndex的建立与使用
层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演者重要角色:
- unstack方法将层次化索引的Series重塑为一个DataFrame
- stack方法是unstack方法的逆运算
对于DataFrame来说,每条轴都可以有分层索引
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重排分级顺序
swaplevel:调整分级顺序
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根据多重索引进行排序
sort_index:根据级别中的值对数据进行排序
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根据multiindex级别进行汇总统计
许多DataFrame和Series的描述和汇总统计上都有一个level选项,用于指定在某条轴上汇总的级别
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索引与列的切换
人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用,或者可能希望将行索引变为DataFrame的列
- set_index:将列变为索引
- reset_index:将索引边为列
这篇关于利用python进行数据分析——pandas层次化索引的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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