要创建一个列为 MultiIndex 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 MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays) 使用 to_frame() 创建一个列为 MultiIndex 级别 的 DataFrame。使用 "name" 参数并传递名称以替换索引... 阅读更多

要创建一个列为 MultiIndex 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 MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 使用 to_frame() 创建一个列为 MultiIndex 级别 的 DataFrame。使用... 阅读更多

要创建一个列为 MultiIndex 级别 的 DataFrame，请在 Pandas 中使用 to_frame() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 使用 to_frame() 创建一个列为 MultiIndex 级别 的 DataFrame − dataFrame = multiIndex.to_frame() 示例以下代码 − import pandas as pd # MultiIndex ... 阅读更多

要将 MultiIndex 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 MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 转换 MultiIndex − print("Converting a MultiIndex to an Index of Tuples containing the level values...", multiIndex.to_flat_index()) 示例以下代码 − import pandas as pd # MultiIndex is a ... 阅读更多

要使用级别名称在 MultiIndex 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 MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 设置 MultiIndex 中的级别。我们已使用 level 参数设置了新的单个特定级别... 阅读更多

要在 MultiIndex 中仅设置单个新的特定级别，请使用带有 level 参数的 MultiIndex.set_levels() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 我们已使用 "level" 参数设置了新的单个特定级别 − print("Set a new level in Multi-index...", multiIndex.set_levels(['p', 'q', 'r', 's'], level = 0)) 示例以下... 阅读更多

要在 MultiIndex 中设置级别，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.set_levels() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd MultiIndex 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 MultiIndex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 设置 MultiIndex 中的级别 − print("Set new levels in Multi-index...", multiIndex.set_levels([['p', 'q', 'r', 's'], [10, 20, 30, 40]])) 示例以下代码 − import pandas as pd # MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, ... 阅读更多

要从 MultiIndex 获取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 MultiIndex 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 Multiindex − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取包含每个级别长度的元组 − print("The tuple with the length of each level in a Multi-index...", multiIndex.levshape) 示例以下代码 − import ... 阅读更多

要获取此多索引中的整数级别数，请使用 Pandas 中的 MultiIndex.nlevels 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多索引是 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() 用于创建多索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多索引中的整数级别数 − print("The number of levels in Multi-index...", multiIndex.nlevels) 示例以下是代码 − import pandas as pd # MultiIndex ... 阅读更多

要获取多索引中的代码（每个标签的位置），请使用 Pandas 中的 MultiIndex.codes 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多索引是 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() 用于创建多索引 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多索引中每个标签的位置 − print("The location of each label in Multi-index...", multiIndex.codes) 示例以下是代码 − import pandas as pd # ... 阅读更多