假设我有一个类似于MultiIndexdocs中的示例的MultiIndexDataFrame.>>>df0123firstsecondbarone0123two4567bazone891011two12131415fooone16171819two20212223quxone24252627two28293031我想从这个具有3维结构的DataFrame生成一个NumPy数组，例如>>>desired_arrarray([[[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]],[[8,12],[9,13],[10,14],[11,15]],[[16,20],[17,21],[18,22]
我有2个类似的数据框，结构如下:ind=pd.MultiIndex.from_product([['Day1','Day2'],['D1','D2'],['Mean','StDev','StErr']],names=['interval','device','stats'])df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]},index=ind)print(df)col1intervaldevicestatsDay1D1Mean1StDev2StErr3D2Mean4StDev5StErr6Day2D1Mean7StDev8StE
数据集的可重现代码:df={'player':['a','a','a','a','a','a','a','a','a','b','b','b','b','b','b','b','b','b','c','c','c','c','c','c','c','c','c'],'week':['1','1','1','2','2','2','3','3','3','1','1','1','2','2','2','3','3','3','1','1','1','2','2','2','3','3','3'],'category':['RES','VIT','MATCH','RES','VIT','M
我想合并两个由time和id索引的数据集。问题是，每个数据集中的时间略有不同。在一个数据集中，时间(Monthly)是月中，也就是每个月的15号。在另一个数据集中，这是最后一个工作日。这应该仍然是一对一的匹配，但日期并不完全相同。我的方法是将月中日期改为工作日月末日期。数据:dt=pd.date_range('1/1/2011','12/31/2011',freq='D')dt=dt[dt.day==15]lst=[1,2,3]idx=pd.MultiIndex.from_product([dt,lst],names=['date','id'])df=pd.DataFrame(np.r
我想对多索引pandas数据帧进行切片这里是获取我的测试数据的代码:importpandasaspdtestdf={'Name':{0:'H',1:'H',2:'H',3:'H',4:'H'},'Division':{0:'C',1:'C',2:'C',3:'C',4:'C'},'EmployeeId':{0:14,1:14,2:14,3:14,4:14},'Amt1':{0:124.39,1:186.78,2:127.94,3:258.35000000000002,4:284.77999999999997},'Amt2':{0:30.0,1:30.0,2:30.0,3:30.0,4:
我想知道是否有一种干净的方法可以基于多索引选择或子集Pandas数据框。我的数据看起来像这样(id和date是索引):valuesiddate101132010-07-2124.70002010-07-2225.26002010-07-2325.28002010-07-2625.37002010-07-2725.2900102232011-07-2124.70002011-07-2225.26002011-07-2325.28002011-07-2625.37002011-07-2725.2900我想要这样的东西:df.xs[10223).xs('2011-07-21':'2011-0
我正在尝试合并来自不同参与者的时间过程数据。我迭代地为每个参与者提取一个数据框，并在循环结束时将它们连接起来。在连接之前，我想将参与者的ID添加到附加索引中。这看起来非常简单，但我找不到关于这个问题的任何信息:(我想转这个col0111.12NaN进入:colID0111.12NaN我知道我可以创建一个新索引，例如:multindex=[np.array(ID*len(data)),np.array(np.arange(len(data)))]但那是没有尽头的不雅，而且-看到我在半小时内以高频测量-甚至会变得有点慢:/我想提一下，我最近发现我的问题与thisotherquestion重
在multiindexpandasdataframe中，我想访问第二个索引的last元素以获取第一个索引的所有值。第二个索引中的级别数根据第一个索引的值而变化。我浏览了pandasmultiindexdocumentation但找不到能做到这一点的任何东西。例如，对于下面的数据框:arrays=[['bar','bar','baz','foo','foo','foo','qux'],['one','two','one','one','two','three','one']]tuples=list(zip(*arrays))index=pd.MultiIndex.from_tuples(
我有以下CSV数据:id,gene,celltype,stem,stem,stem,bcell,bcell,tcellid,gene,organs,bm,bm,fl,pt,pt,bm134,foo,about_foo,20,10,11,23,22,79222,bar,about_bar,17,13,55,12,13,88我可以这样成功地总结它们:importpandasaspddf=pd.read_csv("http://dpaste.com/1X74TNP.txt",header=None,index_col=[1,2]).iloc[:,1:]df.columns=pd.MultiI
我想问一个关于在pandas中合并多索引数据框的问题，这是一个假设的场景:arrays=[['bar','bar','baz','baz','foo','foo','qux','qux'],['one','two','one','two','one','two','one','two']]tuples=list(zip(*arrays))index1=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=['first','second'])index2=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=['third','fourt
