multi-index- все статьи тега


Pandas Multiindex from array => TypeError: unhashable тип: 'dict'

Я пытаюсь создать фрейм данных из массива со следующей структурой: df = [[{'date_time': Timestamp('2015-05-22 05:37:59'), 'name': 'Tom', 'value': '129'}, {'date_time': Timestamp('2015-05-22 05:37:59'), 'name': 'Kate', 'value': '0'}, {'date_time': Timestamp('2015-05-22 05:37:59'), 'name': 'GroupeId', 'value': '0'}, {...}, {...}, {...}],[another list of dictionaries like the first one],[and another one]] Используя этот код: def cr ...

Использование логического индексирования для многозначных строк и столбцов в Pandas

Вопросы в конце, вжирным шрифтом . Но сначала давайте установим некоторые данные: import numpy as np import pandas as pd from itertools import product np.random.seed(1) team_names = ['Yankees', 'Mets', 'Dodgers'] jersey_numbers = [35, 71, 84] game_numbers = [1, 2] observer_names = ['Bill', 'John', 'Ralph'] observation_types = ['Speed', 'Strength'] row_indices = list(product(team_names, jersey_numbers, game_numbers, observer_names, observation_types)) observation_values = np.random.randn(le ...

Разбить столбцы на мультииндекс с отсутствующими столбцами в панд

Это похоже на задачу, которую я задал здесь. Однако я обнаружил, что данные, с которыми я работаю, не всегда согласуются. Например, скажем: import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],columns=["X_a","Y_c","X_b","Y_a"])) X_a Y_c X_b Y_a 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 Теперь вы можете видеть, что X не имеет соответствующего столбца c и Y не имеет соответствующего столбца b. Теперь, когда я хочу создать многоу ...

Как получить доступ к колонке MultiIndex после groupby в pandas?

С одноиндексированным фреймом данных столбцы доступны в группе по объекту: df1 = pd.DataFrame({'a':[2,2,4,4], 'b': [5,6,7,8]}) df1.groupby('a')['b'].sum() -> a 2 11 4 15 Но в Многоиндексном фрейме данных, когда он не группируется по уровням, столбцы больше не доступны в объекте group by df = pd.concat([df1, df1], keys=['c', 'd'], axis=1) df -> c d a b a b 0 2 5 2 5 1 2 6 2 6 2 4 7 4 7 3 4 8 4 8 df.groupby([('c','a')])[('c','b')].sum() -> Ke ...

Преобразование панды метода groupBy объекта в таблице данных

Я начинаю с входных данных, как это df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) который при печати выглядит следующим образом: City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 Seattle Mallory 4 Seattle Bob 5 Portland Mallory группировка достаточно прост: g1 = df1.groupby( [ "Name", "City"] ).count() и ...

Превратите панд мульти-индекс в столбец

у меня есть фрейм данных с 2 уровнями индекса: value Trial measurement 1 0 13 1 3 2 4 2 0 NaN 1 12 3 0 34 который я хочу превратить в это: Trial measurement value 1 0 13 1 1 3 1 2 4 2 0 NaN 2 ...