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法学Python Pandas 和 Numpy - 将多索引连接成单索引
在将多索引连接成单索引之前，首先使用各自的别名导入所需的 Pandas 和 Numpy 库 -
import pandas as pd import numpy as np
创建 Pandas 数列 -
d = pd.Series([('Jacob', 'North'),('Ami', 'East'),('Ami', 'West'),('Scarlett', 'South'),('Jacob', 'West'),('Scarlett', 'North')])
现在，使用 Numpy 的 arrange() 方法 -
dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d)
现在，让我们进行映射和连接 -
dataMap = dataFrame.index.map('_'.join)
示例
以下为代码 -
import pandas as pd import numpy as np # pandas series d = pd.Series([('Jacob', 'North'),('Ami', 'East'),('Ami', 'West'),('Scarlett', 'South'),('Jacob', 'West'),('Scarlett', 'North')]) dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d) # mapping and joining dataMap = dataFrame.index.map('_'.join) print"\nResult after mapping:\n",dataMap
输出
这将产生以下输出 -
Result after mapping: Index([u'Jacob_North', u'Ami_East', u'Ami_West', u'Scarlett_South', u'Jacob_West', u'Scarlett_North'],dtype='object')
更新于： 15-9 月-2021
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