小編給大家分享一下pandas中層次索引與取值的示例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)成都全網(wǎng)營銷推廣、網(wǎng)站重做改版、察布查爾錫伯網(wǎng)站定制設(shè)計、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、HTML5建站、商城系統(tǒng)網(wǎng)站開發(fā)、集團公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站制作、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計等建站業(yè)務(wù),價格優(yōu)惠性價比高,為察布查爾錫伯等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。1、層次索引
1.1 定義
在某一個方向擁有多個(兩個及兩個以上)索引級別,就叫做層次索引。
通過層次化索引,pandas能夠以較低維度形式處理高緯度的數(shù)據(jù)
通過層次化索引,可以按照層次統(tǒng)計數(shù)據(jù)
層次索引包括Series層次索引和DataFrame層次索引
1.2 Series的層次索引
import numpy as np import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99], index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張詩詩', '張思思', '張可可']]) print(s1)
1.3 DataFrame的層次索引
# DataFrame的層次索引 df1 = pd.DataFrame({ 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018], 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'], 'production': [10, 30, 20, 70, 100], 'profits': [40, 30, 60, 80,10], }) print("df1===================================") print(df1) df2 = df1.set_index(['year', 'fruit']) print("df2===================================") print(df2) print("df2.index===================================") print(df2.index) print("df2.sum(level='year')===================================") print(df2.sum(level='year')) print("df2.mean(level='fruit')===================================") print(df2.mean(level='fruit')) print("df2.sum(level=['year', 'fruit'])===================================") print(df2.sum(level=['year', 'fruit']))
2、取值的新方法
ix是比較老的方法 新方式是使用iloc loc
iloc 對下標值進行操作 Series與DataFrame都可以操作
loc 對索引值進行操作 Series與DataFrame都可以操作
2.1 Series
# # 取值的新方法 s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99], index=[['2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], ['張伊曼', '張巧玲', '張詩詩', '張思思', '張可可']]) print("s1=================================") print(s1) print("s1.iloc[2]=================================") print(s1.iloc[2]) print("s1.loc['2018']['張思思']=================================") print(s1.loc['2018']['張思思'])
2.2 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({ 'year': [2016, 2016, 2017, 2017, 2018], 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'], 'production': [10, 30, 20, 70, 100], 'profits': [40, 30, 60, 80,10], }) print("df1===================================") print(df1) print("舊方法獲取值===================================") print("df1['year'][0]===================================") print(df1['year'][0]) print("df1.ix[0]['year']===================================") print(df1.ix[0]['year']) print("新方法獲取值===================================") print("df1.iloc[0][3]===================================") print(df1.iloc[0][3]) print("df1.loc[0]['year']===================================") print(df1.loc[0]['year'])
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