Python酷库之旅-第三方库Pandas(208)

devtools/2024/11/14 12:47:51/

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一、用法精讲

pandas.DataFrame.to_csv%E5%87%BD%E6%95%B0-toc" style="margin-left:120px;">971、pandas.MultiIndex.set_levels方法

971-1、语法

971-2、参数

971-3、功能

971-4、返回值

971-5、说明

971-6、用法

971-6-1、数据准备

971-6-2、代码示例

971-6-3、结果输出

pandas.MultiIndex.from_arrays%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95-toc" style="margin-left:120px;">972、pandas.MultiIndex.from_arrays类方法

972-1、语法

972-2、参数

972-3、功能

972-4、返回值

972-5、说明

972-6、用法

972-6-1、数据准备

972-6-2、代码示例

972-6-3、结果输出

pandas.MultiIndex.from_tuples%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95-toc" style="margin-left:120px;">973、pandas.MultiIndex.from_tuples类方法

973-1、语法

973-2、参数

973-3、功能

973-4、返回值

973-5、说明

973-6、用法

973-6-1、数据准备

973-6-2、代码示例

973-6-3、结果输出

pandas.MultiIndex.from_product%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95-toc" style="margin-left:120px;">974、pandas.MultiIndex.from_product类方法

974-1、语法

974-2、参数

974-3、功能

974-4、返回值

974-5、说明

974-6、用法

974-6-1、数据准备

974-6-2、代码示例

974-6-3、结果输出

pandas.MultiIndex.from_frame%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95-toc" style="margin-left:120px;">975、pandas.MultiIndex.from_frame类方法

975-1、语法

975-2、参数

975-3、功能

975-4、返回值

975-5、说明

975-6、用法

975-6-1、数据准备

975-6-2、代码示例

975-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

pandas.DataFrame.to_csv%E5%87%BD%E6%95%B0">971、pandas.MultiIndex.set_levels方法
971-1、语法
python"># 971、pandas.MultiIndex.set_levels方法
pandas.MultiIndex.set_levels(levels, *, level=None, verify_integrity=True)
Set new levels on MultiIndex. Defaults to returning new index.Parameters:
levels
sequence or list of sequence
New level(s) to apply.level
int, level name, or sequence of int/level names (default None)
Level(s) to set (None for all levels).verify_integrity
bool, default True
If True, checks that levels and codes are compatible.Returns:
MultiIndex
971-2、参数

971-2-1、levels(必需)：列表或数组，用于替换多重索引的指定级别的新值，可以传入单个列表或多个列表。

971-2-2、level(可选，默认值为None)：整数、整数列表或None，指定特定级别时，仅修改对应的层级，可以是单个整数或整数列表，当为None时，替换所有级别。

971-2-3、verify_integrity(可选，默认值为True)：布尔值，是否检查新的级别值是否有效和一致。

971-3、功能

        修改多重索引的特定级别或全部级别的值，允许灵活地重新设置多重索引的层级。

971-4、返回值

        返回一个新的MultiIndex对象，原始MultiIndex对象不会被修改。

971-5、说明

        无

971-6、用法
971-6-1、数据准备
python">无
971-6-2、代码示例
python"># 971、pandas.MultiIndex.set_levels方法
import pandas as pd
# 创建多重索引
index = pd.MultiIndex.from_arrays([['A', 'A', 'B', 'B'],[1, 2, 1, 2]
])
# 修改第一级别
new_index = index.set_levels(['X', 'Y'], level=0)
# 修改全部级别
new_index = index.set_levels([['X', 'Y'], [3, 4]])
print(new_index)
971-6-3、结果输出
python"># 971、pandas.MultiIndex.set_levels方法
# MultiIndex([('X', 3),
#             ('X', 4),
#             ('Y', 3),
#             ('Y', 4)],
#            )
pandas.MultiIndex.from_arrays%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95">972、pandas.MultiIndex.from_arrays类方法
972-1、语法
python"># 972、pandas.MultiIndex.from_arrays类方法
classmethod pandas.MultiIndex.from_arrays(arrays, sortorder=None, names=_NoDefault.no_default)
Convert arrays to MultiIndex.Parameters:
arrays
list / sequence of array-likes
Each array-like gives one level’s value for each data point. len(arrays) is the number of levels.sortorder
int or None
Level of sortedness (must be lexicographically sorted by that level).names
list / sequence of str, optional
Names for the levels in the index.Returns:
MultiIndex
972-2、参数

972-2-1、arrays(必需)：列表或数组的列表，用于构建多重索引的数组，每个数组代表一个级别的索引。

972-2-2、sortorder(可选，默认值None)：整数或None，指定索引的排序顺序，可以是一个整数，表示要排序的级别的索引，如果为 None，则不进行排序。

972-2-3、names(可选)：字符串列表或None，为每个级别指定名称，如果不提供，则级别将没有名称。

972-3、功能

        创建一个多重索引对象，允许在数据框中使用多层索引。

972-4、返回值

        返回一个MultiIndex对象。

972-5、说明

        无

972-6、用法
972-6-1、数据准备
python">无
972-6-2、代码示例
python"># 972、pandas.MultiIndex.from_arrays类方法
import pandas as pd
# 创建多重索引
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'],[1, 2, 1, 2]
]
# 使用from_arrays创建MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['letter', 'number'])
# 输出结果
print(multi_index)
972-6-3、结果输出
python"># 972、pandas.MultiIndex.from_arrays类方法
# MultiIndex([('A', 1),
#             ('A', 2),
#             ('B', 1),
#             ('B', 2)],
#            names=['letter', 'number'])
pandas.MultiIndex.from_tuples%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95">973、pandas.MultiIndex.from_tuples类方法
973-1、语法
python"># 973、pandas.MultiIndex.from_tuples类方法
classmethod pandas.MultiIndex.from_tuples(tuples, sortorder=None, names=None)
Convert list of tuples to MultiIndex.Parameters:
tuples
list / sequence of tuple-likes
Each tuple is the index of one row/column.sortorder
int or None
Level of sortedness (must be lexicographically sorted by that level).names
list / sequence of str, optional
Names for the levels in the index.Returns:
MultiIndex
973-2、参数

973-2-1、tuples(必需)：可迭代的元组列表，包含用于构建多重索引的元组，每个元组表示索引的一层。

973-2-2、sortorder(可选，默认值为None)：整数或None，指定要排序的索引级别的顺序，如果为None，则不进行排序。

973-2-3、names(可选，默认值为None)：字符串列表或None，为每个级别指定名称，如果不提供，则级别将没有名称。

973-3、功能

        创建一个多重索引对象，使数据框中能够使用多层级别的索引。

973-4、返回值

        返回一个MultiIndex对象。

973-5、说明

        无

973-6、用法
973-6-1、数据准备
python">无
973-6-2、代码示例
python"># 973、pandas.MultiIndex.from_tuples类方法
import pandas as pd
# 创建多重索引的元组
tuples = [('A', 1),('A', 2),('B', 1),('B', 2)
]
# 使用from_tuples创建MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['letter', 'number'])
# 输出结果
print(multi_index)
973-6-3、结果输出
python"># 973、pandas.MultiIndex.from_tuples类方法
# MultiIndex([('A', 1),
#             ('A', 2),
#             ('B', 1),
#             ('B', 2)],
#            names=['letter', 'number'])
pandas.MultiIndex.from_product%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95">974、pandas.MultiIndex.from_product类方法
974-1、语法
python"># 974、pandas.MultiIndex.from_product类方法
classmethod pandas.MultiIndex.from_product(iterables, sortorder=None, names=_NoDefault.no_default)
Make a MultiIndex from the cartesian product of multiple iterables.Parameters:
iterables
list / sequence of iterables
Each iterable has unique labels for each level of the index.sortorder
int or None
Level of sortedness (must be lexicographically sorted by that level).names
list / sequence of str, optional
Names for the levels in the index. If not explicitly provided, names will be inferred from the elements of iterables if an element has a name attribute.Returns:
MultiIndex
974-2、参数

974-2-1、iterables(必需)：可迭代对象的列表，提供多个可迭代对象，这些对象将用于生成笛卡尔积。

974-2-2、sortorder(可选，默认值为None)：整数或None，指定要排序的索引级别的顺序，如果为None，则不进行排序。

974-2-3、names(可选)：字符串列表或None，为每个级别指定名称，如果不提供，则级别将没有名称。

974-3、功能

        创建一个多重索引对象，该对象是通过给定的可迭代对象生成的所有可能组合。

974-4、返回值

        返回一个MultiIndex对象。

974-5、说明

        无

974-6、用法
974-6-1、数据准备
python">无
974-6-2、代码示例
python"># 974、pandas.MultiIndex.from_product类方法
import pandas as pd
# 创建多个可迭代对象
iterables = [['A', 'B'],[1, 2, 3]
]
# 使用from_product创建MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['letter', 'number'])
# 输出结果
print(multi_index)
974-6-3、结果输出
python"># 974、pandas.MultiIndex.from_product类方法
# MultiIndex([('A', 1),
#             ('A', 2),
#             ('A', 3),
#             ('B', 1),
#             ('B', 2),
#             ('B', 3)],
#            names=['letter', 'number'])
pandas.MultiIndex.from_frame%E7%B1%BB%E6%96%B9%E6%B3%95">975、pandas.MultiIndex.from_frame类方法
975-1、语法
python"># 975、pandas.MultiIndex.from_frame类方法
classmethod pandas.MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None, names=None)
Make a MultiIndex from a DataFrame.Parameters:
df
DataFrame
DataFrame to be converted to MultiIndex.sortorder
int, optional
Level of sortedness (must be lexicographically sorted by that level).names
list-like, optional
If no names are provided, use the column names, or tuple of column names if the columns is a MultiIndex. If a sequence, overwrite names with the given sequence.Returns:
MultiIndex
The MultiIndex representation of the given DataFrame.
975-2、参数

975-2-1、df(必需)：DataFrame，表示要从中提取索引的DataFrame，它的列将被用作多重索引的级别。

975-2-2、sortorder(可选，默认值为None)：整数或None，指定要排序的索引级别的顺序，如果为None，则不进行排序。

975-2-3、names(可选，默认值为None)：字符串列表或None，为每个级别指定名称，如果不提供，则级别将没有名称。

975-3、功能

        用于从一个DataFrame中提取级别并创建一个多重索引，该方法对于处理具有层次结构的索引非常有用，通常用于将DataFrame的列转换为MultiIndex的级别。

975-4、返回值

        返回一个MultiIndex对象。

975-5、说明

        无

975-6、用法
975-6-1、数据准备
python">无
975-6-2、代码示例
python"># 975、pandas.MultiIndex.from_frame类方法
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],'B': ['one', 'two', 'one', 'two'],'C': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用from_frame创建MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_frame(df[['A', 'B']], names=['first_level', 'second_level'])
# 输出结果
print(multi_index)
975-6-3、结果输出
python"># 975、pandas.MultiIndex.from_frame类方法
# MultiIndex([('foo', 'one'),
#             ('foo', 'two'),
#             ('bar', 'one'),
#             ('bar', 'two')],
#            names=['first_level', 'second_level'])

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页

http://www.ppmy.cn/devtools/133602.html

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