这是我参与11月更文挑战的第21天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战
数据优化-多层索引
多层索引
创建
环境:Jupyter
1 | python复制代码import numpy as np |
设置索引的名称
1 | python复制代码import numpy as np |
from_arrays( )-from_tuples()
1 | python复制代码import numpy as np |
笛卡儿积方式
from_product() 局限性较大
1 | python复制代码import pandas as pd |
多层索引操作
Series
1 | python复制代码import pandas as pd |
1 | python复制代码import pandas as pd |
DataFrame
1 | python复制代码import numpy as np |
交换索引
swaplevel( )
1 | python复制代码import numpy as np |
索引排序
sort_index( )
level:指定根据哪一层进行排序,默认为最层
inplace:是否修改原数据。默认为False
1 | python复制代码import numpy as np |
索引堆叠
stack( )
将指定层级的列转换成行
1 | python复制代码import numpy as np |
取消堆叠
unstack( )
将指定层级的行转换成列
fill_value:指定填充值。
1 | python复制代码import numpy as np |
1 | python复制代码import numpy as np |
本文转载自: 掘金