數(shù)據(jù)分析應(yīng)用項目化教程（Python） 課件 項目4 使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.1構(gòu)建數(shù)據(jù)對象Pandas介紹Pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建Series對象查看Series對象屬性構(gòu)建DataFrame對象查看DataFrame對象屬性查看DataFrame和Series關(guān)系創(chuàng)建Index對象Pandas介紹NumPy是Python中科學計算的基礎(chǔ)包，主要用于對多維數(shù)組執(zhí)行計算，幫助我們輕松進行數(shù)值計算。pandas基于numpy，除了處理數(shù)值之外，還能夠幫助我們處理字符串、時間序列等其他類型的數(shù)據(jù)。Pandas

是

Python的核心數(shù)據(jù)分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，旨在簡單、直觀地處理關(guān)系型、標記型數(shù)據(jù)。

Pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是

Series（一維數(shù)據(jù)）與

DataFrame（二維數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)分析相關(guān)的所有事務(wù)都是圍繞這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行的。Series

是帶標簽的一維數(shù)組，可存儲整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、Python對象等類型的數(shù)據(jù)。Series主要由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的索引兩部分構(gòu)成，如圖Series對象結(jié)構(gòu)。索引可以是名字，默認是數(shù)據(jù)的下標。而numpy的多維數(shù)組一般是同質(zhì)的，數(shù)組的索引只能是下標。Series對象是一維數(shù)組結(jié)構(gòu)，操作上與NumPy中的一維數(shù)組ndarray類似。Series對象結(jié)構(gòu)Pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame

是由多種類型的列構(gòu)成的二維標簽數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于Excel、SQL表，或Series對象構(gòu)成的字典。DataFrame類似numpy的二維數(shù)組，與二維數(shù)組的主要區(qū)別是，DataFrame既有行索引，也有列索引，不僅可以通過位置（下標）索引訪問數(shù)據(jù)，還可以通過標簽（名稱）索引訪問數(shù)據(jù)，也就是說可以通過行索引標簽名和列索引標簽名訪問數(shù)據(jù)，而二維數(shù)組只能通過行位置索引和列位置索引訪問數(shù)據(jù)。另外一個主要區(qū)別是DataFrame的各列可以是不同的數(shù)據(jù)類型，而二維數(shù)組各列是相同的數(shù)值型。DataFrame對象結(jié)構(gòu)構(gòu)建Series對象pd.Series(data=None,index=None,dtype=None)參數(shù)：data：傳入的數(shù)據(jù)，可以是ndarray、list等index：索引，與數(shù)據(jù)的長度相等。如果沒有傳入索引參數(shù)，則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。dtype：數(shù)據(jù)的類型構(gòu)建Series對象用一維ndarray數(shù)組創(chuàng)建Series對象。用字典創(chuàng)建Series對象。鍵值對中的“鍵”是用來作為Series對象的索引，鍵值對中的“值”作為Series對象的數(shù)據(jù)。構(gòu)建Series對象用標量值創(chuàng)建Series對象，Series按索引長度重復該標量值用列表創(chuàng)建Series對象查看Series對象的屬性s.shape:Series對象的形狀。s.dtype:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組中的數(shù)據(jù)類型。s.values:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組s.index:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組的索引:Series對象名:索引對象名構(gòu)建DataFrame對象pd.DataFrame(data=None,index=None,columns=None)參數(shù)：index：行標簽。如果沒有傳入索引參數(shù)，則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。columns：列標簽。如果沒有傳入索引參數(shù)，則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。通過已有數(shù)據(jù)創(chuàng)建構(gòu)建DataFrame對象用多維數(shù)組創(chuàng)建DataFrame構(gòu)建DataFrame對象用Series字典或字典創(chuàng)建DataFramedata={"name":{'one':"Jack",'two':"Mary",'three':"John",'four':"Alice"},"age":{'one':10,'two':20,'three':30,'four':40},"weight":{'one':30,'two':40,'three':50,'four':65}}構(gòu)建DataFrame對象用一維數(shù)組字典創(chuàng)建DataFrame構(gòu)建DataFrame對象用列表字典生成DataFrame查看DataFrame對象屬性shape:DataFrame對象的形狀index:DataFrame的行索引列表columns:DataFrame的列索引列表values:DataFrame對象中的數(shù)據(jù),

NumPy二維數(shù)組查看DataFrame和Series關(guān)系DataFrame的每一列都是一個Series，DataFrame的每一行都是一個Series。創(chuàng)建Index對象存儲軸標簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是IndexDataFrame，行標簽（即行索引）和列名稱（即列索引）都是Index對象Series，行索引是Index對象。小結(jié)Pandas介紹Pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建Series對象查看Series對象屬性構(gòu)建DataFrame對象查看DataFrame對象屬性查看DataFrame和Series關(guān)系創(chuàng)建Index對象第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和標簽索引操作Series使用位置索引和標簽索引操作DataFrame使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)索引用途索引變換Pandas索引操作概述Pandas有關(guān)索引的用法類似于NumPy數(shù)組的索引，只不過Pandas的索引既可以使用位置索引(下標），也可以使用標簽索引（索引名)。另外，針對位置索引和標簽索引專門提供了iloc和loc屬性訪問方法。無論是位置索引，還是標簽索引，表達上都有4種索引方式，即基本索引、切片索引、花式索引和布爾索引。Pandas索引操作概述NumPy多維數(shù)組Ndarray訪問索引的類別：位置（下標）索引索引的表達方式：四種，基本索引、切片索引、花式索引和布爾索引

索引的操作方式：索引運算符[]Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series和DataFrame訪問索引的類別：位置（下標）索引

、標簽（名稱）索引索引的表達方式：四種，基本索引、切片索引、花式索引和布爾索引索引的操作方式：索引運算符[]和屬性運算符.，有一定局限性

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象的iloc和loc屬性，靈活方便Pandas索引操作概述iloc：基于位置索引或布爾數(shù)組索引訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也就是同樣可以使用四種索引來訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。切片索引只包含起始位置索引，不包含結(jié)束位置索引。

loc：基于標簽索引或布爾數(shù)組（或帶標簽的布爾數(shù)組）索引訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也就是同樣可以使用四種索引來訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。切片既包含起始標簽索引，也包含結(jié)束標簽索引。

使用位置索引和標簽索引操作Series-概述

使用索引運算符[]和屬性.運算符操作Series使用iloc或loc屬性操作Seriess.iloc[行位置索引]、s.iloc[布爾數(shù)組索引]s.loc[行標簽索引]、s.loc[帶標簽布爾數(shù)組索引或布爾數(shù)組索引]索引運算符、iloc或loc屬性中使用四種索引使用位置索引和標簽索引操作Series-基本索引使用基本索引，s表示Series對象。形如：s[下標]、s[標簽]、s.標簽、s.iloc[下標]、s.loc[標簽]使用位置索引和標簽索引操作Series-切片索引使用切片索引形如：s[下標i：下標j]、s[標簽i：標簽j]、s.iloc[下標i：下標j]、s.loc[標簽i:標簽j]使用位置索引和標簽索引操作Series-花式索引使用花式索引形如：s[下標列表]、s[標簽列表]、s.iloc[下標列表]、s.loc[標簽列表]使用位置索引和標簽索引操作Series-布爾索引使用布爾索引形如：s[帶標簽的布爾數(shù)組或布爾數(shù)組]、s.loc[帶標簽的布爾數(shù)組或布爾數(shù)組]、s.iloc[布爾數(shù)組]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-概述使用索引運算符[]和.操作DataFrame使用iloc或loc屬性操作DataFramedf.iloc[行位置索引]、df.iloc[布爾數(shù)組索引]df.loc[行標簽索引]、df.loc[帶標簽布爾數(shù)組索引或布爾數(shù)組索引]df.iloc[行位置索引，列位置索引]df.loc[行標簽索引,列標簽索引]df[,]不支持索引運算符、iloc或loc屬性中使用四種索引使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-基本索引通過[]和.直接使用基本索引，df表示DataFrame對象。注意：df的索引運算符操作是先列后行，先列必須得到是一個Series才能后行形如：df[列標簽]或df.列標簽，得到一個Series，后續(xù)按Series索引操作。使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-基本索引通過loc和iloc使用基本索引，注意，是始終是先行后列取數(shù)據(jù)df.loc方法，始終先行后列的標簽索引查詢df.iloc方法，始終先行后列的位置索引查詢使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-切片索引直接使用切片索引，注意，切片索引只能使用行位置索引和行標簽索引表達，不支持列索引表達形如：df[行下標i:行下標j]、df[行標簽i:行標簽j]，即使i==j,結(jié)果也是DataFrame使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-切片索引iloc和loc使用切片索引，始終是先行獲取數(shù)據(jù)形如：df.iloc[行下標i:行下標j]、df.loc[行標簽i:行標簽j]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-花式索引直接使用花式索引，注意，也是先列方向，花式索引只能使用列標簽索引表達形如：df[[列標簽列表]]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-花式索引iloc和loc使用花式索引，始終是先行獲取數(shù)據(jù)形如：df.iloc[[下標列表]]、df.loc[[標簽列表]]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-布爾索引直接使用布爾數(shù)組索引形如：df[帶標簽的布爾數(shù)組]、df[布爾數(shù)組]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-布爾索引df.iloc和df.loc使用布爾數(shù)組形如：df.iloc[布爾數(shù)組]、df.loc[帶標簽的布爾數(shù)組]、df.loc[布爾數(shù)組]使用位置索引和標簽索引操作DataFrame-綜合df.iloc和df.loc使用行列查詢數(shù)據(jù)，行列位置索引和標簽索引均可使用基本索引、切片索引、花式索引和布爾索引。df.iloc的布爾數(shù)組作為索引，不能直接使用Series或DataFrame類型的布爾數(shù)組（即帶標簽的布爾數(shù)組），需要將帶標簽的布爾數(shù)組取values轉(zhuǎn)換成不帶標簽的布爾數(shù)組。形如：df.iloc[行位置索引，列位置索引]、df.loc[行標簽索引,列標簽索引]

df由行、列同時定位數(shù)據(jù)，必須使用iloc或loc方式，不能使用df[,]df可以取值得到二維數(shù)組來使用索引運算符[,]索引操作數(shù)據(jù)小結(jié)以四種索引，基本索引、切片索引、花式索引、布爾索引為主線，每種索引可以用位置索引或標簽索引來表達，同時以索引運算符[]和屬性運算符.、iloc和loc屬性兩種訪問方式來使用索引。在二種訪問方式里面，都可以使用四種索引。操作索引的基本結(jié)構(gòu)有[]、[,]、[][]、.和iloc[]、iloc[,]、loc[]、loc[,]注意點：df[]:df[]先列結(jié)果是Series才能后行df[0:4]：直接切片索引僅僅支持行索引方向，不支持列索引方向iloc和loc總是先行索引方向，iloc[,]和loc[,]中逗號左邊是行索引，右邊是列索引第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和標簽索引操作Series使用位置索引和標簽索引操作DataFrame使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)索引用途索引變換使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame函數(shù)式索引：指帶有一個Series或DataFrame參數(shù)的函數(shù)，并返回有效的索引輸出,有效索引就是四種索引之一。df(或s).iloc屬性有效索引包括：一個整數(shù)，例如5整數(shù)列表或數(shù)組,例如[4,3,0]帶有整數(shù)的切片對象，例如1:7布爾數(shù)組df(或s).loc有效索引包括：單個標簽，例如5或'a'（注意，它5被解釋為索引的標簽,此用法不是索引的整數(shù)位置）列表或標簽數(shù)組，例如['a','b','c']帶標簽的切片對象'a':'f'（注意，標簽切片的端點包括在內(nèi)）布爾數(shù)組df[]、s[]有效索引有位置有效索引，也有標簽有效索引，遵循df和s索引運算符[]操作要求函數(shù)返回位置索引函數(shù)返回標簽索引使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—df.querydf.query方法：DataFrame對象的query()方法允許使用表達式查詢DataFrame的數(shù)據(jù)，query也是類似于SQL中where關(guān)鍵字的語法邏輯。query有兩個SQL中標志性的設(shè)計：其一是@引用自定義外部變量，其二是對于特殊的列名（例如包含空格的字符）可以用反引號``加以修飾引用。query特點：節(jié)省內(nèi)存以及有時他們具有更簡潔的語法形式,但只能查詢數(shù)據(jù)，不能修改數(shù)據(jù)。

使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—df.query使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—wherewhere方法:從具有布爾向量的Series中選擇值通常會返回數(shù)據(jù)的子集。為了保證選擇輸出與原始數(shù)據(jù)具有相同的形狀，您可以在Series和DataFrame中使用where方法。where接受的條件需要是布爾類型的，如果條件為真，保持原來的值，否則，就被賦值為默認的NaN或其他指定值。使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—wheredf1.where(m,df2)大致相當于np.where(m,df1,df2),比如：df.where(df<0,-df)==np.where(df<0,df,-df)。where對齊輸入布爾條件，以便可以使用設(shè)置進行部分選擇。小結(jié)函數(shù)式索引:函數(shù)帶有一個Series或DataFrame參數(shù)，返回有效索引query方法：使用表達式優(yōu)雅查詢數(shù)據(jù)where方法：使用布爾數(shù)組作為條件查詢，結(jié)果的shape和原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)shape一致，不滿足條件的數(shù)據(jù)項，也可以按指定的axis方向廣播修改數(shù)據(jù)。第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和標簽索引操作Series使用位置索引和標簽索引操作DataFrame使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)索引用途索引變換索引用途把數(shù)據(jù)存儲于普通的column列也能用于數(shù)據(jù)查詢，那使用index的用途是什么呢？更方便的數(shù)據(jù)查詢；使用index可以獲得性能提升；自動的數(shù)據(jù)對齊功能；更多更強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持索引用途使用index查詢數(shù)據(jù)索引用途使用index會提升查詢性能如果index是唯一的，Pandas會使用哈希表優(yōu)化，查詢性能為O(1)如果index不是唯一的，但是有序，Pandas會使用二分查找算法，查詢性能為O(logN)如果index是完全隨機的，那么每次查詢都要掃描全表，查詢性能為O(N)完全隨機的順序查詢將index排序后的查詢將數(shù)據(jù)隨機打散

索引用途

使用index能自動對齊數(shù)據(jù)（參考4.3）Series、DataFrame和多維數(shù)組的主要區(qū)別在于，Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的操作會自動基于標簽對齊數(shù)據(jù)。因此，不用顧及執(zhí)行計算操作的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否有相同的標簽。Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集成的數(shù)據(jù)對齊功能，是Pandas區(qū)別于大多數(shù)標簽型數(shù)據(jù)處理工具的重要特性性。index提供更多更強大的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持（參考4.4）CategoricalIndex，基于分類數(shù)據(jù)的Index，提升性能；MultiIndex，多維索引，用于groupby多維聚合后結(jié)果等；DatetimeIndex，時間類型索引，強大的日期和時間的方法支持；索引變換—reindex和renamereindex執(zhí)行的是索引重組操作，接收一組標簽序列作為新索引，既適用于行索引也適用于列標簽名，重組之后索引數(shù)量可能發(fā)生變化，索引名為傳入標簽序列。當原DataFrame中存在新指定的索引時則提取相應(yīng)行或列，不存在則舍棄。若新指定的索引在原來索引中不存在，則默認賦值為空或填充新值。索引變換—reindex和renamerename執(zhí)行的是索引重命名操作，接收一個字典映射或一個變換函數(shù)，也均適用于行列索引，重命名之后索引數(shù)量不發(fā)生改變，索引名可能發(fā)生變化。二者均支持兩種變換方式：一種是變換內(nèi)容+axis指定作用軸（可選0/1或index/columns）另一種是直接用index/columns關(guān)鍵字指定作用軸索引變換—index.mapmap僅可用于Series，可接收字典或函數(shù)完成數(shù)據(jù)的變換索引變換—set_index與reset_indexset_index和reset_index是一對互逆的操作set_index用于置位索引——將DataFrame中列名或列名列表設(shè)置為行索引，默認丟棄原列索引，可選drop參數(shù)reset_index用于復位索引——將索引加入到數(shù)據(jù)中作為一列或直接丟棄，可選drop參數(shù)小結(jié)索引用途使用index查詢數(shù)據(jù)使用index會提升查詢性能使用index能自動對齊數(shù)據(jù)分層/多級索引在處理復雜的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)操作方面為開發(fā)者奠定了基礎(chǔ)，尤其是在處理高緯度數(shù)據(jù)處理上索引變換reindex和rename索引重組和索引重命名index.map索引處理set_index與reset_index置位索引和復位索引第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.3數(shù)據(jù)運算

算術(shù)運算和自動對齊

布爾運算

關(guān)系運算

排序運算

匯總類統(tǒng)計

唯一去重和按值計數(shù)

相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差算術(shù)運算和自動對齊Series、DataFrame和NumPy數(shù)組一樣，也是向量化運算，而且支持大多數(shù)NumPy多維數(shù)組的方法Series、DataFrame和多維數(shù)組運算的主要區(qū)別：Series、DataFrame之間的操作會自動基于標簽對齊數(shù)據(jù)，包括行標簽和列標簽，生成的結(jié)果是列和行標簽的并集。因此，不用顧及執(zhí)行計算操作的Series、DataFrame是否有完全相同的標簽。算術(shù)運算和自動對齊Series之間運算算術(shù)運算和自動對齊DataFrame之間運算算術(shù)運算和自動對齊DataFrame和Series之間運算shape不一致，廣播布爾運算布爾運算可以通過'與'（&）、'或'（|）、'非'（~）、異或（^）進行組合運算,（每一個計算項一定要加括號，注意運算符的優(yōu)先級）關(guān)系運算關(guān)系運算符(><==!=),常使用關(guān)系運算和邏輯運算結(jié)合選取數(shù)據(jù)根據(jù)關(guān)系運算選取的都是整行數(shù)據(jù)形如：df[限制條件1&限制條件2…]或df[限制條件1][限制條件2]在df中選擇b和c同時大于0的那些行，等價df[(df.b>0)][(df.c>0)]左圖根據(jù)關(guān)系運算選取指定列的數(shù)據(jù)形如：df[限制條件][列]、df[列][限制條件]在df中選擇b列和c列同時大于0的a和b列右圖

排序運算

Pandas支持三種排序方式，按索引標簽排序，按列里的值排序，按兩種方式混合排序。Series.sort_values()方法用于按值對Series排序。DataFrame.sort_values()方法用于按行列的值對DataFrame排序。DataFrame.sort_values()的可選參數(shù)by用于指定按哪列排序，該參數(shù)的值可以是一列或多列數(shù)據(jù)。Series.sort_index()與DataFrame.sort_index()方法用于按索引層級對Pandas對象排序。匯總類統(tǒng)計Series與DataFrame支持大量統(tǒng)計的方法，包括sum()、mean()等聚合函數(shù)，還包括輸出結(jié)果與原始數(shù)據(jù)集同樣大小的cumsum()、cumprod()等函數(shù)。這些方法基本上都接受axis參數(shù)，axis可以用名稱或整數(shù)指定。Pandas的統(tǒng)計運算默認忽略缺失值，而Numpy的統(tǒng)計運算遇缺失值結(jié)果為nan。Series：無需axis參數(shù)DataFrame：index，即axis=0，默認值，按列統(tǒng)計columns,即axis=1，按行統(tǒng)計唯一值和值計數(shù)運算一般不用于數(shù)值列，而是枚舉、分類列相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差對于兩個變量X、Y：協(xié)方差：衡量同向反向程度，如果協(xié)方差為正，說明X，Y同向變化，協(xié)方差越大說明同向程度越高；如果協(xié)方差為負，說明X，Y反向運動，協(xié)方差越小說明反向程度越高。協(xié)方差矩陣：df.cov()相關(guān)系數(shù)：衡量相似度程度，當他們的相關(guān)系數(shù)為1時，說明兩個變量變化時的正向相似度最大，當相關(guān)系數(shù)為－1時，說明兩個變量變化的反向相似度最大。相關(guān)系數(shù)矩陣：df.corr(兩者關(guān)系：把協(xié)方差歸一化，也就是相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)消除了協(xié)方差數(shù)值大小的影響。相關(guān)系數(shù)也可以看成協(xié)方差：一種剔除了兩個變量量綱影響、標準化后的特殊協(xié)方差,它消除了兩個變量變化幅度的影響，而只是單純反應(yīng)兩個變量每單位變化時的相似程度。相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差y經(jīng)由函數(shù)構(gòu)造出來，x和y的相關(guān)系數(shù)應(yīng)該為1。但從實驗結(jié)果可知，相關(guān)系數(shù)方法默認值，針對非線性數(shù)據(jù)有一定的誤差。小結(jié)算術(shù)運算和自動對齊

布爾運算

關(guān)系運算

排序運算

匯總類統(tǒng)計

唯一去重和按值計數(shù)

相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.4層次化索引操作pandas的索引分層索引MultiIndex數(shù)據(jù)源小費數(shù)據(jù)集tipsSeries的多層索引MultiIndexSeries有多層索引怎樣篩選數(shù)據(jù)DataFrame的多層索引MultiIndex

DataFrame有多層索引怎樣篩選數(shù)據(jù)pandas的索引pandas的索引：負責管理軸標簽和其他如軸名稱等元數(shù)據(jù)。構(gòu)建Series或DataFrame時，所用到的任何數(shù)組或其他序列的標簽都會被轉(zhuǎn)換成一個Index。Pandas的數(shù)據(jù)處理：pandas作為python中非常重要的數(shù)據(jù)處理工具，它提供了很多靈活的數(shù)學和統(tǒng)計方法。在數(shù)據(jù)處理中，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行索引的轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)不同的統(tǒng)計和作圖的需要。分層索引MultiIndexPandas高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：?Pandas庫的名字來源于其中3種主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開頭字母的縮寫，Panel、Dataframe、Series，其中Series表示一維數(shù)據(jù)，Dataframe表示二維數(shù)據(jù)，Panel表示三維數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)高于二維時，我們一般用包含多層級索引的Dataframe進行表示，而不是使用Panel。原因是使用多層級索引展示數(shù)據(jù)更加直觀，操作數(shù)據(jù)更加靈活，并且可以表示3維，4維乃至任意維度的數(shù)據(jù)。MultiIndex：層次化索引對象，表示單個軸上的多層索引，可以看做由原數(shù)組組成的數(shù)組。MultiIndex可以理解為堆疊的一種索引結(jié)構(gòu)，官方文檔提及到它為一些相當復雜的數(shù)據(jù)分析和操作打開了大門，尤其是在處理高維數(shù)據(jù)的時候顯得十分便利。從本質(zhì)上講