要创建多层索引，请使用 from_arrays() 方法。但是，要在特定级别排序多层索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.sortlevel() 方法。将级别设置为参数。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组：arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 排序多层索引。要排序的特定级别设置为参数，此处为级别 1 − print("排序多层索引 ... 阅读更多

要创建多层索引，请使用 from_arrays() 方法。但是，要排序多层索引，请使用 multiIndex.sortlevel() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[2, 4, 3, 1], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 排序多层索引。默认情况下在级别 0 排序 − print("排序多层索引...", multiIndex.sortlevel()) 示例以下代码 − import pandas as pd # 多层索引是多级或分层 ... 阅读更多

要创建列为多层索引级别的 DataFrame，请使用 MultiIndex.to_frame() 方法。使用 name 参数替换索引级别名称。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays) 使用 to_frame() 创建列为多层索引级别的 DataFrame。使用 “name” 参数并传递要替换索引的名称 ... 阅读更多

要创建列为多层索引级别的 DataFrame，请使用 multiIndex.to_frame()。index 参数设置为 False 以避免设置返回的 DataFrame 的索引。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 使用 to_frame() 创建列为多层索引级别的 DataFrame。使用 ... 阅读更多

要在 Pandas 中创建列为多层索引级别的 DataFrame，请使用 to_frame() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 使用 to_frame() 创建列为多层索引级别的 DataFrame − dataFrame = multiIndex.to_frame() 示例以下代码 − import pandas as pd # 多层索引 ... 阅读更多

要将多层索引转换为包含级别值的元组索引，请使用 MultiIndex.to_flat_index() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 转换多层索引 − print("将多层索引转换为包含级别值的元组索引...", multiIndex.to_flat_index()) 示例以下代码 − import pandas as pd # 多层索引是 ... 阅读更多

要使用级别名称在多层索引中仅设置单个新的特定级别，请使用 MultiIndex.set_levels() 方法。level 参数用于设置级别名称。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 在多层索引中设置级别。我们使用级别参数设置了一个新的单个特定级别 ... 阅读更多

要仅在多层索引中设置单个新的特定级别，请使用带 level 参数的 MultiIndex.set_levels() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 我们使用 “level” 参数设置了一个新的单个特定级别 − print("在多层索引中设置一个新级别...", multiIndex.set_levels(['p', 'q', 'r', 's'], level = 0)) 示例以下 ... 阅读更多

要在 Pandas 中的多层索引中设置级别，请使用 MultiIndex.set_levels() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组：arrays = [[1, 2, 3, 4], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 在多层索引中设置级别 − print("在多层索引中设置新级别...", multiIndex.set_levels([['p', 'q', 'r', 's'], [10, 20, 30, 40]])) 示例以下代码 − import pandas as pd # 多层索引是多级或分层 ... 阅读更多

要从多层索引获取一个包含每个级别长度的元组，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.levshape 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多层索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 − arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数设置每个索引级别的名称。from_arrays() 用于创建多层索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取包含每个级别长度的元组 − print("多层索引中每个级别的长度元组...", multiIndex.levshape) 示例以下代码 − import ... 阅读更多