我有两个数据框，如下所示:ratingBMWFiatToyota07231818291073839ownBMWFiatToyota0110101120013011我最终试图获得品牌使用的平均评分数据透视表。或者像这样:BMWFiatToyotaUsage08.33333310317.00000028我的方法是像这样合并数据集:MeasureRatingOwnBrandBMWFiatToyotaBMWFiatToyota07231101818011291070013839011然后尝试创建一个数据透视表，使用rating作为值，own作为行，brand作为列。但我一直在关注关键问题。我也
在Pandas0.17中，我尝试按特定列排序，同时保持层次索引(A和B)。B是通过串联设置数据帧时创建的运行编号。我的数据如下所示:CDABbaroneshiny10twodull5threeglossy8fooonedull3twoshiny9threematt12这是我需要的:CDABbartwodull5threeglossy8oneshiny10fooonedull3threematt12twoshiny9下面是我使用的代码和结果。注意:Pandas0.17警告dataframe.sort将被弃用。df.sort_values(by="C",ascending=True)CDA
我有一个multiIndexpandas数据框，其中第一级索引是一个组，第二级索引是时间。我想要做的是，在每个组内，以日内观察的平均值重新采样到每日频率。importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.concat([pd.DataFrame([['A']*72,list(pd.date_range('1/1/2011',periods=72,freq='H')),list(np.random.rand(72))],index=['Group','Time','Value']).T,pd.DataFrame([['B']*72,list(pd.date_r
我有一个像这样的Pandas数据框:contentdate2013-12-1812:30:0012013-12-1910:50:0012013-12-2411:00:0002014-01-0211:30:0012014-01-0311:50:0002013-12-1716:40:00102013-12-1810:00:0002013-12-1110:00:0002013-12-1811:45:0002013-12-1114:40:0042010-05-2513:05:0002013-11-1814:10:0002013-11-2711:50:0032013-11-1310:40:000
有很多关于将多索引的级别[0]按级别范围切片的帖子1.但是，我找不到解决问题的方法；也就是说，我需要一个级别的范围1level[0]索引值的索引dataframe:首先是A到Z，Rank是1到400；我需要每个级别[0](第一)的前2个和后2个，但不在同一步骤中。TitleScoreFirstRankA1foo1002bar903lime804lame70B1foo4002lime3003lame2004dime100我正在尝试获取每个级别的最后2行1使用以下代码进行索引，但它仅针对第一级[0]值进行正确切片。[IN]df.ix[x.index.levels[1][-2]:][OUT]
我看过几篇关于这个的帖子，但我无法理解合并、连接和连接将如何处理这个问题。如何合并两个数据框以找到匹配的索引？在:importpandasaspdimportnumpyasnprow_x1=['a1','b1','c1']row_x2=['a2','b2','c2']row_x3=['a3','b3','c3']row_x4=['a4','b4','c4']index_arrays=[np.array(['first','first','second','second']),np.array(['one','two','one','two'])]df1=pd.DataFrame([ro
我已经开始将Pandas用于一些大型数据集，而且大多数情况下它都运行良好。不过，我对指数有一些疑问我有一个具有三个级别的MultiIndex-比方说a、b、c。我如何沿着索引a切片-我只想要a=5,7,10,13的值。执行df.ix[[5,7,10,13]]并不像文档中指出的那样工作我需要在DF上有不同的索引-我可以创建这些多个索引而不将它们关联到数据框并使用它们返回原始ndarray索引吗？我可以单独切片MultiIndex而不是在系列或Dataframe中吗？提前致谢 最佳答案 对于第一部分，您可以使用get_level_val
pandaspivottablesdocumentation似乎建议使用多索引处理多于两个维度的数据:In[1]:importpandasaspdIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:importpandas.util.testingastm;tm.N=3In[4]:defunpivot(frame):...:N,K=frame.shape...:data={'value':frame.values.ravel('F'),...:'variable':np.asarray(frame.columns).repeat(N),...:'date':np.tile(np.as
您好，我有一个具有2级多索引和一列的DataFrame/Series。我想将二级索引用作列。例如(代码取自multi-indexdocs):importpandasaspdimportnumpyasnparrays=[['bar','bar','baz','baz','foo','foo','qux','qux'],['one','two','one','two','one','two','one','two']]tuples=list(zip(*arrays))index=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=['first','second'
所以，这是我的问题:dfa=pd.DataFrame({"a":[["a","b","c"][int(k/10)]forkinrange(30)],"b":["a"+repr([10,20,30,40,50,60][int(k/5)])forkinrange(30)],"c":np.arange(30),"d":np.random.normal(size=30)}).set_index(["a","b","c"])dfb=pd.DataFrame({"a":[["a","b","c"][int(k/2)]forkinrange(6)],"b":["a"+repr([10,20,30,4
