タグ付けされた質問 「multi-index」

私はこのような入力データから始めています df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) 印刷すると次のようになります。 City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 Seattle Mallory 4 Seattle Bob 5 Portland Mallory グループ化は非常に簡単です： g1 = df1.groupby( …

496 python  pandas  dataframe  pandas-groupby  multi-index 

2つのインデックスレベルのデータフレームがあります。 value Trial measurement 1 0 13 1 3 2 4 2 0 NaN 1 12 3 0 34 これに変えたいのは： Trial measurement value 1 0 13 1 1 3 1 2 4 2 0 NaN 2 1 12 3 0 34 これを行うにはどうすればよいですか？ ここで説明されているようにデータを集計したいので、これが必要ですが、インデックスとして使用されている場合、そのような列を選択することはできません。

155 python  pandas  dataframe  flatten  multi-index 

の行を選択/フィルタリングする最も一般的なパンダの方法は何ですか インデックスがMultiIndexでデータフレームのは何ですか？ 単一の値/ラベルに基づくスライス 1つ以上のレベルの複数のラベルに基づくスライス ブール条件と式でのフィルタリング どの方法がどのような状況で適用可能か 単純化の前提： 入力データフレームに重複するインデックスキーがありません 下の入力データフレームには2つのレベルしかありません。（ここに示されているほとんどのソリューションは、Nレベルに一般化されています） 入力例： mux = pd.MultiIndex.from_arrays([ list('aaaabbbbbccddddd'), list('tuvwtuvwtuvwtuvw') ], names=['one', 'two']) df = pd.DataFrame({'col': np.arange(len(mux))}, mux) col one two a t 0 u 1 v 2 w 3 b t 4 u 5 v 6 w 7 t 8 c u 9 v …

145 python  pandas  dataframe  slice  multi-index 

列「A」と「B」を持つ多重指数データフレームがあります。 インデックスを単一列のインデックスにリセットせずに、マルチインデックスの1つの列でフィルタリングして行を選択する方法はありますか？ 例えば。 # has multi-index (A,B) df #can I do this? I know this doesn't work because the index is multi-index so I need to specify a tuple df.ix[df.A ==1]

91 python  pandas  dataframe  multi-index 

構造を持つネストされた辞書 'user_dict'があるとします。 レベル1： UserId（長整数） レベル2：カテゴリ（文字列） レベル3：さまざまな属性（float、intなど） たとえば、この辞書のエントリは次のようになります。 user_dict[12] = { "Category 1": {"att_1": 1, "att_2": "whatever"}, "Category 2": {"att_1": 23, "att_2": "another"}} の各アイテムuser_dictは同じ構造でありuser_dict、パンダのDataFrameにフィードするアイテムが多数含まれており、属性からシリーズを構築します。この場合、階層インデックスがこの目的に役立ちます。 具体的には、私の質問は、シリーズが辞書の「レベル3」の値から構築されるべきであることをDataFrameコンストラクターが理解するのを助ける方法があるかどうかです。 私が次のようなことを試みた場合： df = pandas.DataFrame(users_summary) 「レベル1」（ユーザーID）の項目は列として取得されます。これは、私が達成したいものとは逆です（ユーザーIDをインデックスとして使用します）。 辞書のエントリを繰り返し処理した後でシリーズを作成できることはわかっていますが、もっと直接的な方法があれば、これは非常に便利です。同様の質問は、ファイルにリストされているjsonオブジェクトからパンダDataFrameを構築できるかどうかを尋ねることです。

90 python  pandas  dataframe  multi-index 

pandas dfにマルチインデックス列を持つデータセットがあり、特定の列の値で並べ替えたいと思います。sortindexとsortlevelを使用しようとしましたが、探している結果を得ることができませんでした。私のデータセットは次のようになります： Group1 Group2 A B C A B C 1 1 0 3 2 5 7 2 5 6 9 1 0 0 3 7 0 2 0 3 5 グループ1の列Cですべてのデータとインデックスを降順で並べ替えて、結果が次のようになるようにします。 Group1 Group2 A B C A B C 2 5 6 9 1 0 0 1 1 0 …

88 python  sorting  pandas  multi-index