3.2 列的分层索引设置

ofeisi_zeng 2023-01-12 14:44:27

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【代码】19 pandas 分层索引与计算。

采集的数据存储后通常会分为多个文件或数据库，如何将这些文件按需拼接，或按键进行连接十分重要。这节将介绍数据索引的复杂操作如分层索引，stack,unstack,seet_index,reset_index等帮助重构数据，数据的拼接如merge,join,concat,combine_first等帮助连接数据，以及数据透视表的使用。

【代码】Pandas之分层索引。

目录数据规整：连接、联合与重塑 1.分层索引 1.1 重排序和层级排序 1.2 按层级进行汇总统计 1.3 使用DataFrame的列进行索引 2 联合与合并数据集 2.1数据库风格的DataFrame连接 2.2根据索引合并 2.3沿轴向连接 2.4 联合重叠数据 3 重塑 3.1 使用多层索引进行重塑 3.2 将长透视为宽 3.3 将宽透视为长数据规整：连接、联合与重塑 1.分层索引一个轴向上有多个索引层级每个轴都可以有分层索引分层的层

pandas 中可以使用 [] 、 loc 、 iloc 、 at 和 iat 这几种方式访问 Series 类对象和DataFrame类对象的数据。本章将针对NumPy库的基础功能进行详细地讲解。红绿部分是a，b广播相加的补充；各维度的大小，该属性的值为一个形如(行,列)的元组。与Python中的数组相比，ndarray对象。NumPy中提供了三种实现数组转置的方式，分别为。，该库中不仅提供了大量的库及一些标准的数据模型，还。基于NumPy，专门为数据分析而设计的库。

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