multi-index

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私は（ここでは一例に関連：）以下のパンダを持って、私は両方のマルチインデックスにここにスライスした場合 import numpy as np import pandas as pd variable = np.repeat(['a','b','c'], [5,5,5]) time = [0,1,5,10,20,0,1,5,10,20,0,1,5,10,20] arra = [varia

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パンダのマルチインデックスデータフレームでインデックス列のみを選択する方法は？

2カラムインデックスを持つDataFrameがあるので、そのDataFrameから行をフィルタリングし、元のデータフレームのINDEX列のみを新しいフィルタリング済みのDataFrameに保存しようとしています。は私がしてCSVファイルからデータフレームを作成しました：CSVはその後 here census_df = pd.read_csv("census.csv", index_col = [

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Python - Pandas - 指定されたレベルに特定の関数を適用する - マルチインデックスDataFrame

私はマルチインデックスのDataFrameを使用していますが、私のレベルの1つに割り当てられたベクトルに対してのみ計算を適用したいと考えています。私は、この特定の出力を得るために、私のデータの配合合計を計算するために探しています：それは次のような出力を提供します import pandas as pd import datetime ticker_date = [('US',datetime

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マルチインデックスPandasデータフレームで値を設定する正しい方法

マルチインデックスデータフレームに値を設定しようとしています。私は.locを使用していますが、私はまだSettingsWithCopyWarningを取得しています。私はドキュメントを読んだが、私はこれをどうやってやるべきかわからない。私は間違って何をしていますか？「SettingWithCopyWarning：値はデータフレームからのスライスのコピーに設定されるようにしようとしているが.L

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マージマルチインデックスは

私は次のようにマルチインデックスmiがあると2つの部分。次のように私は、パートAのためのテスト情報を含むデータフレームdfを持っている： A Test 1 Test 2 Test 3 0 816292 0.934609 0.475035 0.822712 1 983803 0.683858 0.025861 0.691112 2 596573 0.493741 0.397398 0.4

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python pandasマルチレベルインデックス作成 - 新しい列の追加

私は大きなレベルのデータセットの方が速いと思われるので、マルチレベルインデックス作成のデータフレームの代わりにパネルを使用しています。しかし、私は今、Midxフレームワークに移行しています。パネルでは、私は簡単にこれを行うことができます：これはエラーを返します cols = [['p1','p2','p3'],['a','b']] idx = pd.MultiIndex.from_product

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単一レベルのデータフレーム内の値のマルチレベルのデータフレームを結合する方法

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Python Pandasはマルチインデックスを列でソートしてもツリー構造を保持します

pandasを使用する0.20.3データフレームのn個のマルチレベルを列（ 'D'）で値を（降順に）ソートしようとしています。維持されています。例入力： D A B C Gran1 Par1 Child1 3 Child2 7 Child3 2 Par2 Child1 9 Child2 2 Par3 Child1

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パンダパネルデータフレームのインデックスへ

私は、次のコードを持っている： pdata = pdata.swapaxes('items', 'minor') そして、私は次の警告を得る： Panel is deprecated and will be removed in a future version. The recommended way to represent these types of 3-dimensional da

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マルチインデックスデータフレームでインデックスを追加/削除する方法

マルチインデックスデータフレームを使用して、6つの値を持つ3つのインデックス、2つのa、b、cを2つの列に追加したいY. import pandas as pd, numpy as np np.arrays = [["one", "one", "one", "two", "two", "two"], ["a", "b", "c", "a", "b", "c"]] df = pd.DataF