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

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4

  1 创建多层索引     1)隐式构造         最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组           · Series也可以创建多层索引             一般情况下,两层索引就够用了       2)显式构造 pd.MultiIndex            · 使用数组               · 使用tuple             · 使用product     最简单,推荐使用     2 对DataFrame列同样

In many applications, data may be spread across a number of files or datasets or be arranged in a form that is not easy to analyze. This chapter focuses on tools to help combine, and rearrange data. (在许多应用中,数据可以分布在多个文件或数据集中,或者以不易分析的形式排列. 本章重点介绍帮助组合和重

多层索引是指在行或者列轴上有两个及以上级别的索引,一般表示一个数据的几个分项. 1.创建多层索引 1.1通过分组产生多层索引 1.2由序列创建 1.3由元组创建 1.4可迭代对象的笛卡尔积 1.5将DataFrame转为多层索引对象 2.多层索引操作 多层索引和单层索引一样,但在它也有一些特定的操作,我们在操作多层索引时需要熟练掌握,以后更加灵活地运用. 2.1生成数据 2.2索引信息 2.3查看层级 2.4索引内容 2.5排序 3.数据查询 多层索引组成的数据相对来说复杂一点,在确定需求后我们

一.前言 在MSDN上看到一篇关于SQL Server 表分区的文档:已分区索引的特殊指导原则,如果你对表分区没有实战经验的话是比较难理解文档里面描述的意思.这里我就里面的一些概念进行讲解,方便大家的交流. (Figure0:索引与基表对齐) 二.解读 “索引要与其基表对齐,并不需要与基表参与相同的命名分区函数.但是,索引和基表的分区函数在实质上必须相同,即: 1) 分区函数的参数具有相同的数据类型: 2) 分区函数定义了相同数目的分区: 3) 分区函数为分区定义了相同的边界值.” 下面我们进行

需求如下图: 在原来的架构中是每台web服务器都固定访问某一台数据库服务器,所以就造成了每台数据库订阅服务器上的索引不一致.现在的需求就是要把所有的订阅库上的索引调整为一致,为了就是实现高可用+负载均衡.原因是因为订阅库出现过硬盘故障,导致部分的应用无法访问了. 思路比较简单粗暴 1.把数据库中所有的索引信息提取出来 SELECT OBJECT_NAME(i.[object_id]) tblname , i.name Index_name , i.index_id , i.type_desc I

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)

DataFrame的这些操作和Series很相似,这里简单介绍一下. 一,应用和应用映射 apply()函数对每个轴应用一个函数,applymap()函数对每个元素应用一个函数: DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) DataFrame.applymap(self, func) 定义一个函数fun,使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维

Pandas 讲解 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似. 二者与Python基本的数据结构List也

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(

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:-----------------"

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行.索引对齐 示例代码: s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10)) s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5)) print('s1: ' ) print(s1) print('') print('s2: ') print(s2

import numpy as np import pandas as pd There are a number of basic operations for rearanging tabular data. These are alternatingly referred to as reshape or pivot operations. 多层索引重塑 Hierarchical indexing provides a consistent way to rearrange data in

我们先要了解,pandas是基于Numpy构建的,pandas中很多的用法和numpy一致.pandas中又有series和DataFrame,Series是DataFrame的基础. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据,处理NaN数据(******) 一.Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 1.创建方法 第一种: pd.S

在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 引言 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构. 简单理解是类似于 Excel . SQL 表的结构. DataFrame 是最常用的 Pandas 对象,与 Series 一样,Da

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",