multi-index

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    열 '번호 3'과 '이벤트'별로 그룹화하고 아래 표시된 것처럼 원하는 결과를 얻으려고합니다. 첫 번째 열은 색인입니다. 원하는 결과를 새로운 데이터 프레임에 저장하고 싶습니다. Number1 Event Number2 Number3 0 20 clouds 30 404 1 22 lightening 32 404 2 23 playing 33

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    저는 열과 서식 번호를 강조 표시하기 위해 스타일러로 팬더 데이터 프레임의 서식을 지정하고 있습니다. 또한 더 명확하고 즐겁고 읽기 쉬운 다중 색인을 적용하려고합니다. Styler를 서브 세트의 컬럼에 적용했기 때문에 다중 인덱스와 함께 작동하지 않습니다. 예 : arrays = [np.hstack([['One']*2, ['Two']*2]) , ['A',

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    MultiIndex는 레이블 값이 정렬되지 않은 경우, 열 값을 얻기 위해 get_level_values 함수를 사용할 때 무작위로 열을 재 배열합니다. 예를 들어, 나는 누구의 라벨 나는 dataframe에이 MultiIndex를 넣을 때 4. import pandas as pd import numpy as np work_index=pd.MultiIn

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    DataFrame에 MultiIndex이 있습니다. 색인 필드는 OptionSymbol (레벨 0)이고 QuoteDatetime (레벨 1)입니다. 나는 색인 분류 한 DataFrame과 같이 : sorted = df.sort_values( ['OptionSymbol', 'QuoteDatetime'], ascending=[False, Tru

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    동일한 멀티 인덱스 레벨을 포함하는 두 개의 멀티 인덱스 데이터 프레임이 있습니다. 이들의 유일한 차이점은 인덱스 레벨이 정렬되는 순서입니다. df1에서 멀티 인덱스의 레벨을 재정렬하는 방법이 있습니까? 그렇다면 df2의 레벨과 동일하게 할 수 있습니까? df1.index.names는 FrozenList([u'Local code', u'Nature of h

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    아래와 같이 parent_df 및 child_df가 있습니다. parent_df: x y colA x1 y1 A1 x1 y2 A2 x2 y1 A3 x2 y2 A4 child_df: p q colB colC p1 q1 B1 C1 p1 q2 B2 C2 p2 q1 B3 C3 p2 q2 B4 C4 내가 (X2, Y1) parent_df을

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    하나의 색인에 대한 표준 다중 일치 검색어와 다른 색인에 대한 더 많은 검색어 인 ES에 동시에 2 개의 검색 요청을 제출하고 싶습니다. 나는 msearch을 알고 있고 다중 색인 구문이있는 Multi Index, Multi Type을 발견했습니다. 두 가지 모두 같은 것으로 보입니다 ... 그리고 내 용도로 어느 것을 사용해야할지 모르십니까? 다른 사람에

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    나는 임의의 수의 DataFrames를 연결하고 싶지만 연결하고자 할 때 각 DataFrame에 식별자를 모두 함께 보관해야합니다. 내 문제는 Concatenate Pandas columns under new multi-index level과 유사합니다. 문제는 다음과 같습니다. 나는 이런 식의 DataFrames를 여러 개 가지고있다. data Ope

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    내 DataFrame은 다음과 같습니다, 나는 별도의 인덱스로 컬럼 (시간)을 얻을) (df.stack 사용하는 경우 00:00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 Code Alias Date RO FI 05.07.2010 53.97 52.11 52.11 52.11 52.11

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    팬더에서 데이터 프레임의 특정 날짜 (멀티 인덱스의 첫 번째 레벨로 설정)가있는 행을 필터링하려고합니다. 일단 필터링되면 첫 번째 수준의 마지막 색인 값이 최근 날짜와 일치하는지 확인하고 싶습니다. 그러나 팬더에게 올바른 가치를 되돌려 줄 수는 없습니다. 예가 도움이 될 수 있습니다. 내가 먼저 multiindex로 원래 안양을 만듭니다이 index = p