DDR爱好者之家

对pandas的层次索引与取值的新方法详解
站长资源 2025/2/23 佚名
22 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

1、层次索引

1.1 定义

在某一个方向拥有多个（两个及两个以上）索引级别，就叫做层次索引。

通过层次化索引，pandas能够以较低维度形式处理高纬度的数据

通过层次化索引，可以按照层次统计数据

层次索引包括Series层次索引和DataFrame层次索引

1.2 Series的层次索引

import numpy as np
import pandas as pd

s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗', '张思思', '张可可']])
print(s1)

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

1.3 DataFrame的层次索引

# DataFrame的层次索引
df1 = pd.DataFrame({
 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
 'production': [10, 30, 20, 70, 100],
 'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)

df2 = df1.set_index(['year', 'fruit'])
print("df2===================================")
print(df2)

print("df2.index===================================")
print(df2.index)

print("df2.sum(level='year')===================================")
print(df2.sum(level='year'))

print("df2.mean(level='fruit')===================================")
print(df2.mean(level='fruit'))

print("df2.sum(level=['year', 'fruit'])===================================")
print(df2.sum(level=['year', 'fruit']))

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

2、取值的新方法

ix是比较老的方法 新方式是使用iloc loc

iloc 对下标值进行操作 Series与DataFrame都可以操作

loc 对索引值进行操作 Series与DataFrame都可以操作

2.1 Series

# # 取值的新方法
s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99],
    index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗', '张思思', '张可可']])

print("s1=================================")
print(s1)

print("s1.iloc[2]=================================")
print(s1.iloc[2])

print("s1.loc['2018']['张思思']=================================")
print(s1.loc['2018']['张思思'])

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

2.2 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({
 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018],
 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
 'production': [10, 30, 20, 70, 100],
 'profits': [40, 30, 60, 80,10],
})
print("df1===================================")
print(df1)

print("旧方法获取值===================================")
print("df1['year'][0]===================================")
print(df1['year'][0])

print("df1.ix[0]['year']===================================")
print(df1.ix[0]['year'])

print("新方法获取值===================================")
print("df1.iloc[0][3]===================================")
print(df1.iloc[0][3])

print("df1.loc[0]['year']===================================")
print(df1.loc[0]['year'])

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

以上这篇对pandas的层次索引与取值的新方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米