多级索引:在一个轴上有多个(两个以上)的索引,能够以低维度形式来表示高维度的数据.单级索引是Index对象,多级索引是MultiIndex对象. 一.创建多级索引 方法一:隐式创建,即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组. df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)), index= ['girl', 'boy'], columns=[['English', 'English', 'Chi…

一.行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index.colunms等多个数组实现(datafarme与series都可以) df的多级索引创建方法类似: 2.显式创建pd.MultiIndex 其中.from_arrays为类似上面的参数,推荐使用简单的from_product函数(会自动进行交叉): 二.列多层索引 列多层索引同理:  三.多层索引操作与切片 1.Series多层索引 使用中括号和loc效果完全一样: 切片,只切第一级索引,与之前一致,需要指定某些指定行时,可以通过iloc…

多级索引 多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series.DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引.实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象. 一.Series对象的多级索引 多级索引Series对象的创建 import pandas as pd import numpy as np se1=pd.Series(np.random.randn(4),index=[list("aabb"),[1,2,1,2]]) se1…

数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_data.py import pandas **as** pd import numpy **as** np series1= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], index=["C&qu…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构--DataFrame. 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas为我们封装了许多方便好用的api.而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,这样就将数据拼接成了二维的表格.并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口,大大降低了数据处理的难度. 创建D…

DataFrame 类型类似于数据库表结构的数据结构,其含有行索引和列索引,可以将DataFrame 想成是由相同索引的Series组成的Dict类型.在其底层是通过二维以及一维的数据块实现. 1.  DataFrame 对象的构建 1.1 用包含等长的列表或者是NumPy数组的字典创建DataFrame对象 In [68]: import pandas as pd In [69]: from pandas import Series,DataFrame # 建立包含等长列表的字典类型 In […

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"…

Dataframe DataFrame是一个[表格型]的数据结构,可以看做是[由Series组成的字典](多个series共用同一个索引).DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维.DataFrame既有行索引,也有列索引. 行索引:index 列索引:columns 值:values(numpy的二维数组) dataframe的创建 最常用的方法是传递一个字典或者二维数组的方法创建 DataFrame(data=data,index=…

转自:http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60341016 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd…

Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,python对象) index查看series索引,values查看series值 series相比于ndarray,是一个自带索引index的数组--> 一维数组 + 对应索引 series和dict相比,series更像是一个有顺序的字典 创建方法 1.由字典创建,字典的key就是index,values就是values dic = {'a':1 ,'b':2 , 'c':3, '4':4, '5':5} s =…