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[Python3] Pandas —— 层级索引（三）

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简介：
本篇介绍Python数据分析库Pandas中层级索引的概念与应用，深入探讨如何使用多层索引进行数据操作和分析。 五、层级索引 对于存储多维数据的需求，当数据的索引超过一两个键时，Pandas提供了Panel和Panel4D对象来处理三维数据和四维数据。 （一）多级索引 1. 低效方法：用Python元组表示索引 2. 高效方法：使用Pandas多级索引 3. 高维数据的多维索引 （二）多级索引的创建方法 1. 显式地创建多级索引 2. 多级索引的等级名称 3. 多级列索引 （三）多级索引的取值和切片 1. Series多级索引 2. DataFrame多级索引 （四）多级索引行列转换 1. 有序的索引和无序的索引 2. 索引stack与unstack 3. 索引的设置与重置 （五）多级索引的数据累计方法

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  • [Python3] Pandas —— 层级索引（三）
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    本篇介绍Python数据分析库Pandas中层级索引的概念与应用，深入探讨如何使用多层索引进行数据操作和分析。 五、层级索引 对于存储多维数据的需求，当数据的索引超过一两个键时，Pandas提供了Panel和Panel4D对象来处理三维数据和四维数据。 （一）多级索引 1. 低效方法：用Python元组表示索引 2. 高效方法：使用Pandas多级索引 3. 高维数据的多维索引 （二）多级索引的创建方法 1. 显式地创建多级索引 2. 多级索引的等级名称 3. 多级列索引 （三）多级索引的取值和切片 1. Series多级索引 2. DataFrame多级索引 （四）多级索引行列转换 1. 有序的索引和无序的索引 2. 索引stack与unstack 3. 索引的设置与重置 （五）多级索引的数据累计方法
  • Pandas Series索引
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    本教程详细介绍了Python数据分析库Pandas中Series对象的索引功能，包括基本索引操作、布尔索引和标签索引等技巧。 在Python数据分析领域，`pandas`库是不可或缺的工具之一，而其中的`Series`数据结构则是进行数据分析的基础组件。本段落将详细介绍如何使用位置下标、标签以及布尔型索引来操作`pandas.Series`。 1. **位置下标**： 与列表类似，可以通过整数索引访问特定元素。 ```python import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series(np.random.rand(5)) print(s[4]) ``` 这里的代码将输出序列中的第五个随机数值（由于Python的索引从0开始）。 2. **标签**： `Series`支持为每个元素指定唯一的字符串或其它类型的标识符，这些标识符称为“标签”。 ```python s = pd.Series(np.random.rand(3), index=[a, b, c]) print(s) print(s[b]) # 输出b对应的值 ``` 这里通过`index=[...]`定义了每个元素的标签，并使用该标签来访问特定位置的数据。 3. **多标签索引**： 若要从序列中提取多个具有不同标签的元素，可以采用双括号语法。 ```python sr = s[[b, a]] print(sr) ``` 这样创建的新`Series`将包含原始数据集中指定两个标签对应的值。 4. **切片操作**： `pandas.Series`支持基于位置和标签进行区间选取。 对于按索引的切片，可以使用标准Python列表语法；而对于根据标签范围选择元素，则需明确给出起始与结束标记名。 ```python s1 = pd.Series(np.random.rand(5)) print(s1[2:4]) # 输出第3到第4个随机数 s2 = pd.Series(np.random.rand(3), index=[a, b, c]) print(s2[a:c]) # 包含从a到c的所有元素 ``` 此外，还可以使用步长参数来控制切片的频率。 5. **布尔型位置下标**： 可以通过逻辑条件表达式生成一个布尔数组，并将其用作索引筛选出满足特定标准的数据点。 ```python s = pd.Series(np.random.rand(3) * 100) print(s[s > 60]) # 输出所有大于60的数 print(s[s.isnull()])# 若序列中有空值，此行将输出这些位置的元素（假设没有） ``` `Series`对象上的布尔数组可用于选择满足给定条件的所有条目。 熟练掌握上述索引方法能够极大地提高使用`pandas.Series`进行数据处理和分析的能力。
  • pandas中重新生成索引的技巧
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    本文介绍了在Pandas数据处理中如何有效地重新生成或调整DataFrame和Series对象的索引，包括常用函数如reset_index()、set_index()的应用技巧。 今天为大家分享一篇关于使用pandas重新生成索引的方法的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解更多信息吧。
  • 在pandas多重索引MultiIndex中选择特定索引的行的方法
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    本文介绍了如何在Pandas库中使用多重索引（MultiIndex）时选取具有特定索引值的数据行的方法和技巧。 在使用pandas的multiIndex进行类似groupby的操作时，有时需要对多个层级中的特定索引对应的行进行操作。这要求我们首先找到该索引对应的数据框中的行。虽然单层index中我们可以方便地使用`df.loc[index]`来选择，在多重Index的情况下也可以采用类似的思路，但其中有一些需要注意的地方。 1. 索引是有序的 1.1 创建测试数据 为了便于理解，我们先创建一个示例dataframe： ```python import pandas as pd # 示例数据 df = pd.DataFrame({ class: [A, A, A, B, B, B, C, C], # id部分省略了完整写法，实际应为：id: [a1,b2,c3,d4,e5,f6,g7,h8] }) ```
  • 在pandas中选择多重索引（MultiIndex）中特定索引的行的方法
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    本文介绍了如何在Pandas库中使用Python选取含有多重索引的数据框中的特定行，详解了相关方法和技巧。 今天为大家分享如何在pandas的多重索引（multiIndex）中选择特定索引的行的方法，这具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
  • Pandas 使用索引合并数据集的方法
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    本文章介绍了如何使用Python的pandas库中的索引合并功能高效地操作和合并不同的数据集，帮助读者掌握数据分析中常见的数据整合技巧。 今天为大家分享一篇关于使用Pandas按索引合并数据集的方法的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
  • Pandas中的汇总统计、缺失值处理及层次化索引详解（含示例）
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    本文深入讲解Python Pandas库中数据汇总统计方法、缺失值处理技巧以及高级索引技术——层次化索引，并提供实用代码示例。 本段落将介绍Pandas的汇总统计与计算方法、处理缺失值操作以及层次化索引等内容。 一、Pandas 汇总统计及计算 1. **sum() 和 cumsum() 方法**：用于求和数据集中的元素，`cumsum()` 会返回累计和。 2. **idxmax() 方法**：找出某一列或行的最大值对应的索引位置。 3. **unique() 方法**：提取序列中所有唯一的值，并以数组形式输出。 4. **value_counts() 方法**：统计每个不同值出现的次数，结果按照频率从高到低排序显示。 5. **isin() 方法**：用于筛选出某个元素是否在给定列表中的布尔型Series。 二、Pandas 处理缺失数据 1. 过滤缺失数据 - 对于 Series 和 DataFrame 结构的数据类型，可以通过条件选择来过滤掉含有NaN或NA的行或者列。 2. 填充缺失值：使用不同的方法填充DataFrame和Series中的空缺值。 三、Pandas 层次化索引 层次化索引允许用户在单一对象中存储更多的维度信息。主要介绍以下内容： 1. 根据索引选择数据子集 - 提取具有特定级别或标签的数据。 2. 重排分级顺序 - 使用 `swaplevel()` 方法交换指定级别的位置。 - 利用 `sort_index()` 方法对多级索引进行排序操作。 3. 根据级别汇总统计：通过设置参数来根据不同的层级进行数据的聚合。
  • 详解使用pandas索引提取dataframe行的方法
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    本文章详细介绍了如何利用Pandas库中的各种索引方法来从DataFrame中高效地提取特定行的数据。适合数据处理初学者阅读与学习。 假设有一个原始的dataframe，并从中提取了年龄（Age）为NaN的行并合并成一个新的dataframe。接下来的操作是提取这个新dataframe中的索引： ```python index = unknown_age_Mr.index.tolist() # 将索引转换为列表格式 ``` 然后，使用`iloc`函数来获取原始dataframe中这些索引对应的行数据： ```python age_df.iloc[index, :] # 这里的`: `可以改为具体的列号以提取特定的列。 ``` 打印出来的结果会显示上述操作的结果。
  • pandas DataFrame 中行、列索引和值的获取方法
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    本文介绍了如何使用Python的Pandas库中的DataFrame对象来访问其行、列的索引以及具体单元格的数据，帮助用户熟练掌握数据检索技巧。 本段落主要介绍了如何使用pandas DataFrame 获取行列索引及值的方法，并通过示例代码进行了详细的讲解。这些内容对于学习或工作中涉及数据分析的人来说具有很高的参考价值。希望需要的朋友可以跟着文章一起学习，掌握相关技巧。