要使用层级名称删除多层并返回索引，请使用 multiIndex.droplevel()。将层级名称设置为参数。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建一个多层索引。names 参数设置索引中各层的名称multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd'])显示多层索引 −print("Multi-index...", multiIndex)使用层级名称删除多层。我们已将要删除的层的名称作为参数传递 −print("Dropping multiple level...", multiIndex.droplevel(['a', 'd']))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建多层索引 ... 阅读更多

要使用层级名称删除一个层级并返回索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。将要删除的层级的名称设置为参数。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建一个多层索引。names 参数设置索引中各层的名称multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd'])显示多层索引 −print("Multi-index...", multiIndex)使用层级名称删除一个层级。我们已将要删除的层级的名称作为参数传递 −print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel('b'))示例以下为代码 ... 阅读更多

要返回删除特定层级的索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建一个多层索引。names 参数设置索引中各层的名称multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd'])删除一个层级。我们已将要删除的层级的索引位置作为参数传递 −print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel(3))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建多层索引 # names 参数设置索引中各层的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, ... 阅读更多

要返回删除一个层级的索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd创建一个多层索引。names 参数设置索引中各层的名称 −multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd'])从多层索引中删除一个层级 −print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel())示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建多层索引 # names 参数设置索引中各层的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) ... 阅读更多

要为已创建的索引对象设置索引名称，请在 Pandas 中使用 index.set_names() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories", "Home Decor", "Books"])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)设置索引名称 −print("Set the index name...", index.set_names('Products'))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories", "Home Decor", "Books"]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中元素的数量 print("Number of elements in the index...", ... 阅读更多

要使用 index.value_counts() 方法返回一个包含索引对象中唯一值计数的 Series，同时考虑 NaN 值。将 dropna 参数设置为 False。首先，导入所需的库 -import pandas as pd import numpy as np创建包含一些 NaN 值的 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用 value_counts() 计算唯一值的计数。使用 "dropna" 参数的 "False" 值同时考虑 NaN −index.value_counts(dropna=False)示例以下为代码 −import pandas as pd import numpy as np # 创建 ... 阅读更多

要从索引对象返回相对频率，请使用 index.value_counts() 方法并将 normalize 参数设置为 True。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用 value_counts() 获取唯一值的计数。将 "normalize" 参数设置为 True 以获取相对频率 −print("Get the relative frequency by dividing all values by the sum of values...", index.value_counts(normalize=True))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, ... 阅读更多

要返回一个包含索引对象中唯一值计数的 Series，并按升序排序，请使用 index.value_counts() 方法并将 ascending 参数设置为 True。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)按升序排序的唯一值计数 −print("Get the count of unique values sorted in ascending order..." "", index.value_counts(ascending=True))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示 the ... 阅读更多

要返回包含来自索引对象唯一值的计数的 Series，请在 Pandas 中使用 index.value_counts() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)唯一值的计数 −print("Get the count of unique values...", index.value_counts())示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中的元素数量 ... 阅读更多

要返回索引对象中唯一元素的数量，请在 Pandas 中使用 index.nunique() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)获取索引中唯一值的个数 −print("Count of unique values...", index.nunique())示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回... 阅读更多