multi-index

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python pandas에서 다중 인덱스가있는 최소 두 개의 데이터 프레임 열을 찾는 방법은 무엇입니까?

두 팬더 데이터 프레임 df1 및 df2이 있습니다. I는 두 가지 싶지 B instance a 5 b 12 : A instance index a 0 10 1 11 2 7 b 0 8 1 9 2 13 프레임 df2가 df1 같은 첫 번째 레벨 색인 가지고 1)에

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pandas가 하나의 색인 수준 만 키로 사용되는 경우

2 단계 MultiIndex (수준 : '_Date'및 _'ItemId ')와 함께 df1이라는 데이터 프레임이 있습니다. '_ItemId'의 각 값의 여러 인스턴스가 다음과 같이 존재한다 : _SomeOtherLabel _Date _ItemId 2014-10-05 6588921 AA 6592520 AB

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MultiIndex를 사용할 때이 Pandas 열 유형을 datetime으로 유지하려면 어떻게해야합니까?

이것은 매우 이상합니다. 나는 단지 잘못 해석하고 있는지 궁금합니다. datetime 값에서 다중 색인을 작성하는 코드가 있지만 다중 색인을 생성 한 후 유형이 Timestamp로 변경되었습니다. 나는 datetime을 유지하고 싶습니다. 왜 내가 신경 쓸까? 코드의 다른 부분은 동일한 날짜 시간과 약간 다른 방식으로 다중 색인을 생성하지만 그 경우에는 d

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팬더 멀티 인덱스 데이터 프레임의 서브 세트를 추출하십시오.

>new_dat=dat_corr.merge(dat_class,on="Asset",how="right").set_index(['Country','‌Class','Asset']) >new_dat.shape (89, 89) >temp1='UNITEDSTATES' >temp2='Equity' >new_dat.loc[ (new_dat.index.get_l

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조건에 따라 pandas multiindex 데이터 프레임의 행과 하위를 선택하십시오.

색인 및 행에 NaN 값을 포함하는 다중 색인 데이터 프레임이 있습니다. In: import pandas as pd import numpy as np row1 = {'index1' : 'abc', 'col1' : 'some_value', 'col3' : True} row2 = {'index2' : 'xyz', 'col2' : 'other_valu

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MultiIndex가 포함 된 Unstack Pandas DataFrame

여기에서 비슷한 질문을 많이했지만 불행히도 저를 도울 수있는 대답을 찾을 수 없었습니다. 내가하려는 것은 unstack() 메서드를 통해 MultiIndex로 DataFrame을 다시 형성하는 것입니다. 여기있다 : val item indicator 0 Расположение: Мин

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기존 열을 인덱스로 사용

데이터 프레임에 이미있는 두 개 이상의 열을 기준으로 pandas에 기존 데이터 프레임의 인덱스를 지정하려면 어떻게합니까?이 예에 In [14]: df OUt [14]: date group colour count 0 2014-10-08 1 yellow 3 1 2014-10-08 2 yellow 6 3 2014-10-08 3 yel

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boost :: multi_index_container : 다른 인덱스 반복자에서 인덱스 반복자를 찾으십시오.

2 인덱스로 인덱싱 된 multi_index_container가 있습니다. 그 중 하나를 사용하여 값을 찾을 수 있지만 다른 해당 인덱스에서 이터레이터를 찾을 수 있습니까? 예 : struct ById{}; struct ByName{}; typedef multi_index_container< MyStruct, indexed_by< orde

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Multiindex 또는 사전

여러 열 빌딩 시뮬레이션의 결과를 분석하려고합니다. 각 시뮬레이션은 분석 된 건물의 여러 변수와 각실에 대한 시간별 데이터를 생성합니다. 시뮬레이션은 여러 시나리오에 대해 반복 될 수 있으며 이러한 각 시나리오는 각 룸 및 각 변수에 대해 서로 다른 시간별 데이터 세트를 생성합니다. 현재 각 시나리오 (변수 및 방이있는 다중 색인)에 대해 별도의 데이터 프

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인덱스 길이 (계층 적 인덱싱)에 기반한 다중 인덱싱 된 데이터 프레임의 슬라이스

멀티 인덱스가 'lat', 'lon' 및 'yr' 인 데이터 프레임 fal_mean이 있습니다. 아래는 데이터의 조각입니다.하지만 주어진 lat/lon 결합에 대한 인덱스 'yr'(년)에 대한 항목 수로 데이터를 선택해야합니다. 예를 들어, 나는 len(fal_mean['yr'] >= N) lat lon yr 101 102 103 104 105