版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領
文檔簡介
Python數據分析基礎與應用模塊4Pandas數據結構應用與數據讀寫操作4.7Pandas創建與操作多層索引4.7.1創建多層索引Series和DataFrame都可以實現層次索引，最常見的方式是在構造函數的index參數中傳入一個嵌套列表。Pandas可以通過MultiIndex()函數來創建多層索引對象，該對象本質上是一個元組序列，序列中每一個元組都是唯一的。也可以通過MultiIndex類的相關方法，預先創建一個MultiIndex對象，然后作為Series與DataFrame中的index（或columns）參數值。同時，可以通過names參數指定多層索引的名稱。4.7.1創建多層索引MultiIndex類提供了如下4個創建多層索引的方法：（1）from_arrays()：接收一個多維數組參數創建多層索引，高維指定高層索引，低維指定底層索引。（2）from_tuples()：接收一個元組創建多層索引，每個元組指定每個索引（高維索引、低維索引）。（3）from_product()：接收一個可迭代對象的列表，根據多個可迭代對象元素的笛卡爾乘積創建多層索引。（4）from_frame()：DataFrame對象創建多層索引。4.7.2多層索引操作多層索引操作的基本格式如下：?s[操作]?s.loc[操作]?s.iloc[操作]其中，操作可以是索引、切片、數組索引、布爾索引。4.7.2多層索引操作1．Series多層索引的操作使用loc（標簽索引）可以通過多層索引獲取該索引所對應的一組值。通過iloc（位置索引）操作，會獲取對應位置的元素值，與是否多層索引無關。對于單級索引，首先按照標簽選擇，如果標簽不存在，則按照位置選擇。對于多級索引，則按照標簽進行選擇。對于切片，如果提供的是整數，則按照位置選擇，否則按照標簽選擇。對于數組索引，如果數組元素都是整數，則根據位置進行索引，否則，根據標簽進行索引，此時如果標簽不存在，也不會出現錯誤。4.7.2多層索引操作2．DataFrame多層索引的操作使用loc（標簽索引）可以通過多層索引獲取該索引所對應的一組值。通過iloc（位置索引）操作，會獲取對應位置的一行，與是否多層索引無關。對于索引，根據標簽獲取相應的列，如果是多層索引，則可以獲得多列。對于數組索引，根據標簽獲取相應的列，如果是多層索引，則可以獲得多列。對于切片，首先按照標簽進行索引，然后再按照位置進行索引（取行）。4.7.2多層索引操作3．使用swaplevel()函數交換兩個層級的索引可以使用DataFrame對象的swaplevel()函數來交換兩個層級索引，該方法默認對倒數第2層與倒數第1層進行交換。也可以指定交換層，層次從0開始，由外向內遞增（或者由上到下
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
- 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
評論
0/150
提交評論