multi-index

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I 다음 dataframe 있습니다 x y a b c a b c kk ii jj kk jj ii kk jj ii ii jj kk jj kk ii kk ii jj 1 .1 .01 2 .5 .2 .4 .6 .01 .3 .5 .7 1. 1. 2 .3 .2 .01 .4 2 .5 .01 2 3 .1 4 .3 .1 .

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결합 파이썬에서 multiIndex의 dataframe에 파일과 내가 모두 같은 첫 번째 열 (<code>X</code>)가 파일의 몇 가지있다

을 TXT에 수출, 같은 열 이름 (X, B, C),하지만 두 번째와 세 번째 열은 다른 값입니다. X | B | C ----------- a 0 2 b 4 9 ... z 3 0 나는 하나의 큰 dataframe에 모든 테이블을 결합하려는, 그러나 또한 각 부분은 파일 이름에 따라 예를 들어, 자신의 인덱스를 통해 액세스 할 수 있는지. 예 :

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팬더 멀티 인덱스에서 무작위 (부트 스트랩) 샘플을 얻는 방법

팬더의 멀티 인덱스 데이터 프레임에서 부트 스트랩 샘플을 생성하려고합니다. 아래는 필요한 데이터를 생성하는 코드입니다. 내가 처음 색인에서 무작위 샘플을 얻으려면 value1 value2 group1 group2 1 13 1.1 7.1 18 2.0 8.0 20 3.0 9.0 2 77 4.0 1

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지정된 수준의 다중 값으로 다중 인덱스 DataFrame 분할

보조 인덱스에서 다중 값 DataFrame을 여러 값으로 분할하려고합니다. 예를 들어, 다음 DataFrame에 보낸 사람, val1 val2 ind1 ind2 1 6 10 8 2 7 20 6 5 10 60 0 최고의 가상 옵션 .xs에 여러 인수를 전달하는 것입니다 : val1 val2 ind1 ind2 ind3

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팬더 멀티 인덱스 데이터 프레임 슬라이싱이 왜 일관성이없는 것처럼 보입니까?

다중 인덱스 데이터 프레임을 슬라이스 할 때 레벨 0 인덱스를 슬라이스하는 한 간단한 구문으로 벗어날 수있는 이유는 무엇입니까? hi a b c 1 foo baz 0 can 1 bar baz 2 can 3 2 foo baz 4 can 5 bar baz 6 can 7 3 foo baz

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팬더 데이터 프레임 : 현재 열 머리글 위에 멀티 인덱스 행을 가져 와서 셀을 단일 셀로 병합

팬더 데이터 프레임을 사용하여 현재 열 머리글 위에 행을 추가하려고합니다. 첫 번째 행은 오늘 날짜가 포함 된 단일 병합 셀이어야합니다. 난 당신이 pd.multiindex.을 사용할 수 있습니다들을 T O D A Y \' s D A T E index name field1 field2 1 John blah blah 2 Dave bl

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팬더 : 다중 색인 (즉, 패널 데이터)을 사용한 롤링 합

여러 개의 인덱스가있는 데이터 프레임이 있으며 인덱스의 각 ID에 대해 일부 데이터의 롤링 합계를 생성하려고합니다. 예를 들어, 우리가 나는 두 개의 인덱스 (기업 및 년)가 나는 이름 zdata 일부 데이터가 있다고 가정 해 보자. 작업 예제는 다음과 같습니다. import pandas as pd # generating data firms = ['f

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`reindex`를 사용할 때 빈 행 표시

reindex()을 사용하여 DataFrame에서 다양한 조합을 계산하는 데 어려움이 있습니다. a = [ ['Brand A' if i==0 else 'Brand B' for i in np.random.randint(0,2,size=(100,))], ['Type 1' if i==0 else 'Type 2' for i in np.random

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팬더 : 일련의 multiindex 수준을 얻을

나는 여러 수준과 dataframe, 예를 들면이 : 나는 A B first second foo five 12 five four 11 four bar one 16 one five 12 five three 11 three 를 얻을 수 있도록 idx = pd.MultiIndex.from_product((['

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여러 열에 대한 팬더 get_level_values

둘 이상의 열에 대해 get_level_values의 결과를 얻는 방법이 있습니까? 주어진 DataFrame 다음 [(1, 10), (1, 11), (1, 12), (2, 13), (2, 14), (3, 15)] 참고 : d a b c 1 4 10 16 11 17 5 12 18 2 5 13 19 6 14 20 3