multi-index

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ValueError : Length mismatch : 팬더 데이터 프레임에 계층 형 열을 생성 할 때 예상 축에 요소가 0 개임

팬더에서 계층 형 색인 생성에 대해 documentation을 진행하고있었습니다. 나는 계층 인덱싱 빈 dataframe을 만드는 데에서 예제를 테스트하려고 : ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-dd823f9b8d22> in <module>() ----> 1 df.

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데이터 프레임에 가입하십시오 - 다중 인덱스 열이있는 테이블과 다른 테이블이없는 테이블

두 개의 데이터 프레임을 연결하려고합니다. 하나는 다중 인덱스 열이고 다른 하나는 단일 열 이름입니다. 비슷한 지수를 가지고 있습니다. 나는 다음과 같은 경고를 얻을 : "UserWarning : 다른 수준 사이에 병합하는 것은 의도하지 않은 결과 (오른쪽 왼쪽, 1 일 3 단계) 줄 수있다" arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'ba

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각 멀티 인덱스 팬더 데이터 프레임에 대해 최소값 가져 오기

인덱스 당 하나의 행만 유지하는 멀티 인덱스 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 생각할 수 없습니다. PD로 NP 수입 팬더와 같은 수입 임의 수입 NumPy와 A = np.array(['ID1', 'ID1', 'ID2', 'ID3', 'ID3', 'ID3', 'ID4', 'ID4']) B = np.array([1, 2, 2, 5, 3, 7, 12, 9])

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multiindex

두 질문의 : 1) 다른 "사소한"지수와 MultiIndex 팬더 DataFrame을 만들 수는 예 : Col1 Col2 0 a 0.1 0.01 b 0.2 0.02 c 0.3 0.03 1 m 0.8 0.00 n 0.9 0.01 v 0.7 0.10 때 Pandas MultiIndex 사용하기 모든

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3 차원 numpy 배열에서 다중 색인 팬더 데이터 프레임

나는 배열이 3 차원 numpy(z, x, y)입니다. z은 시간 차원이며 x 및 y은 좌표입니다. 이 항목을 멀티 인덱스화된 pandas.DataFrame으로 변환하고 싶습니다. 행 인덱스를 z 차원 으로 만들고 각 열에 고유 한 x, y 좌표 값이 있어야합니다. 따라서 각 열은 다중 인덱스가됩니다. 가장 간단한 경우 (멀티 인덱스되지 않음) : 나는 p

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pandas - 멀티 인덱스와 테이블을 병합하는 방법

비슷한 멀티 인덱스 구조를 갖는 두 개의 테이블이 있습니다 : date 및 country__name입니다. 색인이 동일하지 않습니다. 일부 국가는 하나 또는 다른 표에서 누락되었을 수 있습니다. 테이블의 열이 서로 다릅니다. 여기에 설명하기 위해 그들은 : 은 내가 multiindex을 유지하지만 두 테이블의 모든 열이 하나 개의 테이블로 병합하고 싶다.

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Matlab의 다차원 배열을 Python의 MultiIndex Dataframe으로 내보내는 방법은 무엇입니까?

가정하자 나는, 매트랩 다차원 요소가 5 개 행이 고객의 성과 이름을 말할 약자 및 4 열은 자신의 {연령, 체중, 활동, 행복 수준}에 대해 서 M=rand(5,4,3) 말이 다른 동안 3 멀티 매트릭스는 {1999,2003,2009} 년을 의미합니다. 나는 이것을 Pandas의 다중 색인 데이터 프레임으로 변환하려고합니다. 누군가 나를 도와 줄 수

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팬더 데이터 프레임을 연결합니다. 멀티 인덱스 레벨 유지

여기에서 묻기 전에 많은 것을 시도했습니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. 나는 병합하고자하는 집계 함수의 곱인 두 개의 데이터 프레임을 가지고 있으며 다중 인덱스 레벨을 기반으로 정렬 할 수 있습니다. 궁극적으로 y2014 y2014 y2014 y2015 y2015 y2015 2q 2q 2q 1q 1q 1q mi

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반복을 통해 MultiIndex 데이터 프레임에 열 추가

다중 인덱스 문제가 있습니다. MultiIndex 형식으로 주가와 PE 비율을 제공하는 타사 패키지를 사용합니다. 내가하려고하는 일은 반복적으로 PE 비율에 대한 평균 및 표준 dev를 계산하는 각 종목마다 두 개의 새로운 열을 추가하는 것입니다. 거친 데이터 구조이 코드를 복제 할 수 있습니다 나는 아래의 코드와 함께이 임시을 시도했습니다 arrays =

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팬더 행에 대한 다중 레벨 인덱스

이것은 간단해야하지만 몇 시간 동안 검색 한 후에도 내가 잘못하고있는 것에 대해 여전히 손실이 있습니다. MultiIndexing.from_ 및 다른 여러 가지 방법을 사용하여 다른 방법을 시도했지만이 권한을 얻을 수 없습니다. 내가 좋아하는 뭔가가 필요합니다 을하지만 그 대신 내가 얻을 : 내가 잘못 뭐하는 거지 ? import pandas as pd