pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值(史上最全)

我们平时使用到的多重索引,但是网上很少有人介绍如果获取多重索引本身的值,这部分的内容比上一节更加实用

获取多重索引的标签值

get_level_values()方法将返回一个特定级别上每个位置的标签向量:

iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]
arrays = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
arrays
''' MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')], names=['first', 'second']) '''

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7,7), index=arrays[:7], columns=arrays[:7])
df

查看行|列的所有索引

获取行|列索引

获取特定的行|列索引

对索引进行转换类型

我当时全网找了好久,才在官网上发现了这些技巧,总结了一下,希望对你有帮助。

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写在最后:
自己和朋友成立了一个工作室——图灵数据科学工作室(VX:DataUpward)
一是想和大家交个朋友
二是想帮助朋友们跳过我们遇到的坑,尽快找到解决办法。

======================================================
工作室的运行也需要付出各种成本,“活下去”是我们的当务之急,如果大家有 :

  • 数据分析(报告);
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  • 数据可视化展示;
  • 数据爬虫;
  • -数据模型开发;
  • 机器学习算法挖掘

  • 也欢迎和我们工作室开展合作~
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