- 前言
- 一、转置
- 二、多层索引
- 1.行多层索引
- 2.列多层索引
- 3. 列索引变行索引
- 4.行索引变列索引
- 5.多层索引运算
- 6，根据多层索引取数据
- 总结
前言
python学习笔记—pandas day8（仅供学习使用）
一、转置
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (10,3)),
index = list('ABCDEFHIJK'),
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
display(df)
df.T # 转置
二、多层索引
1.行多层索引
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (20,3)),
index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCDEFHIJK'),['期中','期末']]),#多层索引
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
df2
2.列多层索引
df3 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (10,6)),
index = list('ABCDEFHIJK'),
columns=pd.MultiIndex.from_product([['Python','Math','En'],['期中','期末']]))
df3
3. 列索引变行索引
display(df2) # 行索引变成列索引，结构改变 # 默认情况下，最里层调整 # level = -1调整参数，可以改变行变列的顺序 #其中level = 0 调的是python索引结构 #level = 1 调整是 期中期末索引结构 df2.unstack(level = -1)4.行索引变列索引
# stack堆，摞起来，一行行摞起来 # 作用：列索引变成行索引 df3.stack(level = 1)5.多层索引运算
# 期中、期末消失 # 每个人，期中期末总分数 df2.sum(level = 0)#level=0表示运算是根据python来计算，求的是python期中总分。
# 同学索引消失 # 所有同学，期中、期末平均分 df2.mean(level = 1)6，根据多层索引取数据
总结
