我有一个多索引的DataFrame名称附加到列级别。我希望能够轻松地打乱列，使它们与用户指定的顺序相匹配。由于这是在管道中，我无法使用thisrecommendedsolution并在创建时正确排序。我有一个看起来(有点)像的数据表ExperimentBASEIWWGCWIWWGDWLeadTime2448244824482010-11-2712:00:000.9970.9910.9980.9900.9980.9902010-11-2812:00:000.9980.9870.9970.9900.9970.9902010-11-2912:00:000.9970.9920.9970.992
多索引数据帧的lexsort_depth究竟是什么？为什么要对索引进行排序？例如，我注意到，在手动构建一个多索引数据框df后，如果我尝试这样做:idx=pd.IndexSlicedf[idx['foo','bar']]我明白了:KeyError:'Keylength(2)wasgreaterthanMultiIndexlexsortdepth(0)'此时，df.columns.lexsort_depth为0但是，如果我这样做，建议here和here:df=df.sortlevel(0,axis=1)然后横截面索引工作。为什么？lexsort_depth到底是什么，为什么使用sortle
多索引数据帧的lexsort_depth究竟是什么？为什么要对索引进行排序？例如，我注意到，在手动构建一个多索引数据框df后，如果我尝试这样做:idx=pd.IndexSlicedf[idx['foo','bar']]我明白了:KeyError:'Keylength(2)wasgreaterthanMultiIndexlexsortdepth(0)'此时，df.columns.lexsort_depth为0但是，如果我这样做，建议here和here:df=df.sortlevel(0,axis=1)然后横截面索引工作。为什么？lexsort_depth到底是什么，为什么使用sortle
使用以下DataFrame，如何在不让Pandas将移位后的值分配给不同的索引值的情况下根据索引移动“beyer”列？line_dateline_racebeyerhorseLastGunfighter2013-09-281099LastGunfighter2013-08-1810102LastGunfighter2013-07-068103.....Paynter2013-09-2810103Paynter2013-08-311088Paynter2013-07-278100df['beyer'].shift(1)产生...line_dateline_racebeyerbeyer_s
使用以下DataFrame，如何在不让Pandas将移位后的值分配给不同的索引值的情况下根据索引移动“beyer”列？line_dateline_racebeyerhorseLastGunfighter2013-09-281099LastGunfighter2013-08-1810102LastGunfighter2013-07-068103.....Paynter2013-09-2810103Paynter2013-08-311088Paynter2013-07-278100df['beyer'].shift(1)产生...line_dateline_racebeyerbeyer_s
我从DataFrame创建了一个Series，当我用计数重新采样一些数据时像这样:其中H2是一个DataFrame:H3=H2[['SOLD_PRICE']]H5=H3.resample('Q',how='count')H6=pd.rolling_mean(H5,4)这产生了一个如下所示的系列:1999-03-31SOLD_PRICENaN1999-06-30SOLD_PRICENaN1999-09-30SOLD_PRICENaN1999-12-31SOLD_PRICE3.002000-03-31SOLD_PRICE3.00索引如下:MultiIndex[(1999-03-3100:0
我从DataFrame创建了一个Series，当我用计数重新采样一些数据时像这样:其中H2是一个DataFrame:H3=H2[['SOLD_PRICE']]H5=H3.resample('Q',how='count')H6=pd.rolling_mean(H5,4)这产生了一个如下所示的系列:1999-03-31SOLD_PRICENaN1999-06-30SOLD_PRICENaN1999-09-30SOLD_PRICENaN1999-12-31SOLD_PRICE3.002000-03-31SOLD_PRICE3.00索引如下:MultiIndex[(1999-03-3100:0
使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
假设我有一本看起来像这样的字典:dictionary={'A':{'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,1]},'B':{'a':[2,3,4,5,6],'b':[7,8,9,1,2]}}我想要一个看起来像这样的数据框:ABabab0162712738238493495145162有没有方便的方法来做到这一点？如果我尝试:In[99]:DataFrame(dictionary)Out[99]:ABa[1,2,3,4,5][2,3,4,5,6]b[6,7,8,9,1][7,8,9,1,2]我得到一个数据框，其中每个元素都是一个列表。我需要的是一个多索引，其中每个级别对
