데이터 프레임 목록이 있습니다. 각 데이터 프레임에는 다중 인덱스가 있습니다. 한 열은 varName이고 다른 열은 'round'입니다. varName 열의 값은 숫자입니다. 나는 라벨에 숫자를 매핑하는 또 다른 데이터 프레임을 가지고있다. varName 열에 map()을 사용하려고하지만 인덱스의 일부이므로 varName 열이 없습니다. varname 열을
다음 DB가 있는데, 어떻게 retailer_name, visit_number, visit_date 행을 선택할 수 있습니까? 예를 들어 category_name Blades & Razors & Foam Diaper
retailer_name store_number visit_date
ABest
데이터 프레임이 date, name, id (데이터 중복)입니다. 지금 난 내 dataframe에 groupby을 적용하고이를 위해 (id, date, name) 조합의 주파수를 가져올 : df.groupby(['date','uname','id']).size()
나 결과를주고 같은 : date uname id size
2016-02
의해 정의 dataframe하는 그때 제가 slice = results.loc['factor2'].copy()
을 수행하고 (함수에서 수행) 슬라이스에 계산 된 값을 기입 factor_list = ['factor1', 'factor2', 'factor3']
method_list = ['method1', 'method2', 'method3']
gro
내가 어떻게 Value
Caps Lower
A a 1
B a 2
B b 3
에 Value
(A,a) 1
(B,a) 2
(B,b) 3
뭔가를 변경하기 위해 pd.MultiIndex.from_tuples()를 사용하여 얻을하지만 어떻게 양식으로 형태 (A, a) (A, b) (B,a) (B,b)
index
1 1
나는 multi_index_container와 index - ordered_unique를 가지고있다. 나는 내 값이 어떻게 든 정렬된다는 것을 안다. 내가 원했던 것은 std :: distance와 같은 O (n) 알고리즘을 사용하지 않고 값의 정확한 순서 색인을 찾는 것입니다. typedef multi_index_container<
MyStruct,
내 시나리오를 설명해 드리겠습니다. 주어진 샘플 세트에 대한 여러 API에 대한 분석을 시도하고 있습니다. 결국, 나는 이것을 다음과 같이 생각하고있다. 2 차원 테이블 여기서 각 행은 각 샘플의 이름이고 각 열은 각 API의 이름이다. 이 표의 각각에서, 나는 쌍의 키 - 값 (예 : 'dog': 0.9)의 변수 번호를 갖게 될 것입니다. 그래서 0에서
다음 데이터 프레임을 감안할 때 : import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'County':['A','B','C','D','A','B','C','D','A','B','C','D','A','B','C','D','A','B'],
'Hospital':['a','b','c','d','e','a','b','c','e','a
을 dataframe. 두 번째 인덱스의 수준 수는 첫 번째 인덱스의 값에 따라 다릅니다. 나는 pandas multi index documentation을 훑어 보았지만 그렇게하는 것을 찾을 수 없었다. 예를 들어 , 아래의 데이터 프레임 : arrays = [ ['bar', 'bar', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo', 'qux'],