温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Pandas中怎么给多层索引降级

发布时间:2021-06-15 16:44:12 来源:亿速云 阅读:199 作者:Leah 栏目:开发技术

这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas中怎么给多层索引降级,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7,2),columns =['a','b'] )
df.a = df.a %3
df['who'] = 'Bob'
df.loc[df.a%4==0,'who'] = 'Alice'

abwho
001Alice
123Bob
215Bob
307Alice
429Bob
5111Bob
6013Alice

# 对一个字段同时用3个聚合函数

gp1 = df.groupby('who').agg({'b':[sum,np.max, np.min], 'a':sum})
gp1

ba

sumamaxaminsum
who



Alice8.07.01.00
Bob28.011.03.06

索引是有层次的,虚要通过下面这种方式,个人感觉不是很方便.下面介绍2种方法来解决这个问题

#有层次的索引访问方法
gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]
28.0

# 直接去除一层

gp2 = gp1.copy(deep=True)
gp2.columns = gp1.columns.droplevel(0)
gp2

sumamaxaminsum
who



Alice8.07.01.00
Bob28.011.03.06

# 把2层合并到一层

gp3 = gp1.copy(deep=True)
gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()]
gp3

b_sumb_amaxb_amina_sum
who



Alice8.07.01.00
Bob28.011.03.06

关于Pandas中怎么给多层索引降级就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI