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有的伙伴想学用pandas做多层级索引,但不知道从何学起,难度肯定会有的,还是得掌握方法的!Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写:Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据,Dataf
有的伙伴想学用pandas做多层级索引,但不知道从何学起,难度肯定会有的,还是得掌握方法的!
Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写:Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据,Dataframe表示二维数据,Panel表示三维数据。当数据高于二维时,一般却不用 Panel 表示,为什么呢?如果不用 Panel,又该怎么做呢?
实际上,当数据高于二维时,我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示,而不是使用Panel。原因是使用多层级索引展示数据更加直观,操作数据更加灵活,并且可以表示3维,4维乃至任意维度的数据。具体要怎么做呢?下面我们就从多层级索引的创建、取值与操作等内容教大家一些方法!
一、多层级索引的创建
指定多维列表作为columns
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本文标题: Python学习教程:用Pandas做多层级索引难吗?
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