MultiIndex

pandas之stack与unstack

转哪个层级由参数level决定，该level指的是columns所对应的层级importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportDataframeindex=pd.MultiIndex.from_arrays
jieru_liu·2020-08-22 11:50

数据重塑，以及长宽数据的相互转化

数据重塑，以及长宽数据的相互转化stack和unstack方法二重MultiIndex的Series可以unstack()成DataFrame。长数据变宽。
jran_ml·2020-08-18 13:03

微信小程序 自定义二维picker组件（省市）

html:                  {{provinceName}}——{{cityName}}          js初始化：//二位数组multiArray:[[],[]],multiIndex
小草莓蹦蹦跳·2020-08-09 11:27

python/pandas/numpy数据分析（七）-MultiIndex

data=Series(np.random.randn(10),index=[list('aaabbbccdd'),list('1231231223')])dataa10.19813420.6577003-0.984464b10.1054812-1.58776930.329646c1-0.1724602-1.234518d2-1.2002643-0.239958dtype:float64data.
杨核桃Alvin·2020-08-09 03:31

pandas多重索引

importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameSeries的多重索引letters=list('ABC')numbers=list(range(5))mi=pd.MultiIndex.from_product
盗盗盗号·2020-08-04 21:47

pandas dataframe多重索引常用操作

np.arange(12).reshape(4,3),index=[list("AABB"),[1,2,1,2]],columns=[list("XXY"),[10,11,10]])df1.index=pd.MultiIndex.from_arrays
csdn_yuan88·2020-08-04 18:58

pandas索引-多重索引和高级索引.pandas.v0.22

#http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#MultiIndex/AdvancedIndexing#pandas0.22.0importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandom
山清水秀iOS·2020-08-04 11:33

微信小程序：（动态获取数据）实现三级联动

前两天用小程序做项目，需要从数据库里取数据来实现三级联动wxml里使用组件：详细住址：点击选择用户详细住址{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}{{multiArray[1][
佳蓓·2020-08-01 06:26

小程序picker三级联动

直接上代码WXML{{multiArray[0][multiIndex[0]].title}}，{{multiArray[1][multiIndex[1]].title}}，{{multiArray[2
YYW是谁·2020-08-01 05:14

小程序之多列选择器（动态数据，支持2，3，4，5...列）

代码分两部分，先上wxml物种*{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}{{multiArray[2][multiIndex
怪大叔一·2020-08-01 02:32

微信小程序，自定义三级picker选择器，从java后台远程获取数据源

主要要搞清楚每个属性的含义、multiArray、multiIndex。别把自己绕晕了~具体实现小程序前端把示例代码中多列选择器部分摘出来，适
Coo~·2020-07-31 21:29

微信小程序之picker组件（多列选择器）

实现原理：multiArray是二维数组，省数据保存在二维数组第0个中，市数据切换放入二维数据第1个中，根据multiIndex确定选择项。数据：省市是静态数据保存在config，数
彪哥的文章·2020-07-31 18:37

小程序 后台动态二级联动

wxml当前选择：{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}>{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}jsPage({data:{multiIndex:[]
King-帅·2020-07-31 14:13

数据分析(6)--Pandas+MultiIndex多层索引与分组

MultiIndexMultiIndex，即具有多个层次的索引，有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引，我们就可以使用高层次的索引，来操作整个索引组的数据。创建方式第一种我们在创建Series或DataFrame时，可以通过给index（columns）参数传递多维数组，进而构建多维索引。【数组中每个维度对应位置的元素，组成每个索引值】多维索引的也可以设置名称（names属性），属性的值
九点前吃饭·2020-07-27 15:36

jupyter notebook 之 pandas_2

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd多级索引多级索引主要是用来给excel进行操作的In[2]:#多级行索引+多级列索引df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,150,(8,10)),index=pd.MultiIndex.from_product
莫迟_·2020-07-16 07:45

python学习之数据分析(四):Pandas基础

Pandas:3.DataFrame:4.DataFrame4.1DataFrame结构4.2DatatFrame的属性4.3DatatFrame的常用方法:4.3DatatFrame索引的设置4.4MultiIndex
浅弋、璃鱼·2020-07-16 06:23

pandas.Dataframe生成pivot_table后多层索引变一层索引

pandas.Dataframe经过pivot_table生成透视表以后multiindex的处理问题描述：众所周知，pandas生成透视表后，index会变成multiindex，即多层索引。
团子团子酱·2020-07-16 05:16

DataFrame的创建---多级索引

单级索引是Index对象，多级索引是MultiIndex对象。一、创建多级索引方法一：隐式创建，即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。
a_2435542821·2020-07-15 19:46

DataFrame中set_index()与reset_index()案例详解

)官方文档DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False)keys单个或多个（Multiindex
Quant_Learner·2020-07-15 19:08

仿礼物说小程序项目实战——4.首页（3）

}}¥{{item.price}}-+共{{totalgiftsNum}}件礼物继续添加>开始挑选礼物点击这里，挑选喜欢的礼物{{gifttype}}更改玩法>定时开奖{{multiArray[0][multiIndex
小仙女de小绵羊·2020-07-15 02:20

pandas DataFrame的xs用法

=[[‘one’,‘one’,‘one’,‘two’,‘two’,‘two’],[1,2,3,1,2,3]]df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),index=pd.MultiIndex.from_tuples
bianlidou·2020-07-12 14:30

数据分析之四：pandas库之索引对象和数学统计

1.pandas的索引对象任何数组都有一个Index对象，可以为DataFrame设置各种各样的Index，如DatetimeIndex可以用来表示时间戳，MultiIndex可以表示层次索引，这些Index
无为无悔·2020-07-09 20:33

Python数据挖掘基础(三)：Pandas基础

1.2DataFrame(对比二维数组)1.2.1DataFrame的属性1.2.2DatatFrame索引的设置1.3MultiIndex(对比三维数组)1.4Series结构(对比一维数组)1.4.1
Amo Xiang·2020-07-09 02:14

微信小程序 picker 多级联动

{{fenlei_title}}Page({data:{server_url:app.globalData.URL,fenlei_title:'分类',job_cat_list:[],multiIndex
xudejun·2020-07-09 02:45

微信小程序时间日期插件，api用法。

multiIndex:[0,0],},/**获取并整理日期和时间格式*/pickerTap:function(){vardate=newDate();varmonth
万花丛中胖仔一枚·2020-07-09 00:23

层次化索引

带有MultiIndex索引的Series的格式化输出格式。
liuke0002·2020-07-08 11:04

小程序picker自定义二级联动

项目中遇到只需要选择年月，找到一个三级联动的例子改的，保存一下WXML{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}JSdata
栾雨·2020-07-08 02:21

微信小程序之picker组件（多列选择器）

2、实现效果省市联动效果3、代码实现原理：multiArray是二维数组，省数据保存在二维数组第0个中，市数据切换放入二维数据第1个中，根据multiIndex确定选择项。数据：省市
芒果加奶·2020-07-04 08:20

3.机器学习—数据科学包3.3pandas操作

.Series索引index2.DateFrame行索引index和列索引columns3.pandas预置索引的类4.重复索引4.1重复索引定义4.2重复索引处理groupby()5.多级索引pd.MultiIndex5.1Series
xianglingliwei·2020-07-04 06:43

[每日一答] [20151012] pandas中，groupby方法返回MultiIndex转成DataFrame

在《Python数据分析实战》的4.2分组分析中，用到了groupby方法，使用方法如下所示：>>>gb=df.groupby(by=['class'])['score'].agg({'总分':numpy.sum,'人数':numpy.size,'平均值':numpy.mean,'方差':numpy.var,'标准差':numpy.std});这样子可以得到以下结果，我们直接解读没有问题，但是如果
大数据分析实战·2020-07-02 17:18

我的Python数据分析笔记二之Pandas

利用Python进行数据分析笔记基础二之PandasPandas层次化索引创建多层行索引1、隐式构造2、显示构造pd.MultiIndex多层列索引多层索引对象的索引与切片操作1、Series的操作2、
52o。·2020-07-01 06:52

Python——pandas的基本运算及实例代码

Python——pandas的基本运一、基本介绍pandas有三种数据结构：一维：series二维：DataFarme（重点）三维：MultiIndex二、Series一维数组：由索引index和数据data
ran_梦·2020-06-29 14:47

pandas 新手快速入门（下）

:In[96]:index=pd.MultiIndex.fr
朝辉惜时·2020-06-29 02:47

使用pandas操作DataFrames（二）

目录第二部分：高级索引一、索引对象和标记数据1.1索引值和名称1.2更改DataFrame的索引1.3更改索引名称标签1.4构建索引，然后构建DataFrame二、层次化索引2.1使用MultiIndex
ZLuby·2020-06-28 20:33

Pandas详解四之MultiIndex对象

一、创建MultiIndex对象创建方式一：元组列表m_index1=pd.Index([("A","x1"),("A","x2"),("B","y1"),("B","y2
yungeisme·2020-06-28 20:32

微信小程序开发：二级、三级等多级联动菜单

wxml{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}，{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}，{{multiArray[2][multiIndex[2]]}
Wenjian96·2020-06-28 20:13

微信小程序picker组件 - 省市二级联动

picker官方文档链接由于项目需求，需要使用省市2级联动选择器，由于官方默认提供的是省市区3级联动选择器，所以自己封装了一个2级选择器wxml文件省市二级联动demo当前选择：{{multiArray[0][multiIndex
weixin_33889245·2020-06-28 07:54

8 pandas模块，多层索引

1创建多层索引1）隐式构造最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组·Series也可以创建多层索引一般情况下，两层索引就够用了2）显式构造pd.MultiIndex
清，纯一色·2020-06-28 01:35

大数据集Hierarchical Indexing优化方案

prices.set_index(["id","date"])[["sell_price"]].unstack(level=-1).fillna(False)TheBetterWay:PandasMultiIndex优化之后：MultiIndex
Watch_dou·2020-06-27 02:07

小程序实现空教室查询(包括时间、地点、楼层等多项选择查询）

效果图如下：wxml部分：日期选择：当前查询:{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}时间选择：当前选择：{{array
缓月·2020-06-26 00:23

小程序picker组件mode=multiSelector必须设置value属性，否则ios系统bindcolumnchange事件不会触发

踩了一个小坑，利用小程序的picker组件做了一个二级联动的地市选择器，最开始直接复制的官方开发文档下面给的例子多列选择器当前选择：{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}，{{
here962464·2020-06-23 14:36

微信小程序省市二级联动picke

有时我们只需要二级联动，这就需要我们自己作修改，之前在网上也查找了很多资料，省市数据都不太完善，今天做了一个相对完善的版本，话不多说，上代码wxml代码：在这里插入代所在城市{{city}}>码片js：`date数据：multiIndex
进击的邦·2020-05-26 21:52

微信小程序--多列选择器picker

这是小程序官网上的列子多列选择器当前选择：{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}，{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}，{{multiArray[2
Clound_11·2020-03-31 19:45

pandas DataFrame 设置index为MultiIndex

result=result.set_index(['c','d']).sort_index()这样可以使以C为主列，合并为C列中值相同的行。image.png在这种情况下想要对每个c组里面的数据进行操作计算，可以使用下面的写法result=result.groupby(['c'])['a'].mean()这种写法意味着先把C组的行聚合成组，再进行操作.这样的写法下result会是series对象，
Sdoopy·2019-11-26 10:23

小程序中三级联动选择框

页面部分：类型{{multiArray[0][multiIndex[0]].name}}-{{multiArray[1][multiIndex[1]].name}}-{{multiArray[2][multiIndex
银河系小前端·2019-10-02 12:32

pandas笔记一（创建、索引、函数、统计）

、索引、函数、统计）创建和查看对象SeriesDataFrame索引和切片操作高级索引(花式索引)loc标签索引iloc位置索引ix标签与位置混合索引增删改操作对齐运算（+-*/）索引类型之层级索引（MultiIndex
paul0926·2019-08-02 11:29

详解pandas中MultiIndex和对象实际索引不一致问题

不知道之前的版本有没有这个问题），当我们对具有多层次索引的对象做切片或者通过df[bool_list]的方式索引的时候，得到的新的对象尽管实际索引已经发生了改变，但是当直接使用df_new.index调取新对象的MultiIndex
S_o_l_o_n·2019-07-23 14:29

Pandas之MultiIndex对象的示例详解

一、创建MultiIndex对象创建方式一：元组列表m_index1=pd.Index([("A","x1"),("A","x2"),("B","y1"),("B","y2
yungeisme·2019-06-25 11:49

微信小程序-自定义三级联动

{{multiArray[0][multiIndex[0]]}}，{{multiArray[1][multiIndex[1]]}}，{{multi
chibimarukochan·2019-05-31 11:47

微信小程序实现的picker多级联动功能示例

部分：{{fenlei_title}}js部分：Page({data:{server_url:app.globalData.URL,fenlei_title:'分类',job_cat_list:[],multiIndex
xudejun·2019-05-23 09:32
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