# 背景介绍 通常我们不会在Pandas中主动设置多层索引,但是如果一个字段做多个不同的聚合运算, 比如sum, max这样形成的Column Level是有层次的,这样阅读非常方便,但是对编程定位比较麻烦. # 数据准备
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7,2),columns =['a','b'] ) df.a = df.a %3 df['who'] = 'Bob' df.loc[df.a%4==0,'who'] = 'Alice'
a
b
who
# 对一个字段同时用3个聚合函数
gp1 = df.groupby('who').agg({'b':[sum,np.max, np.min], 'a':sum})
gp1
索引是有层次的,虚要通过下面这种方式,个人感觉不是很方便.下面介绍2种方法来解决这个问题
#有层次的索引访问方法
gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]
28.0
# 直接去除一层
gp2 = gp1.copy(deep=True) gp2.columns = gp1.columns.droplevel(0) gp2
sum
amax
amin
sum
who
# 把2层合并到一层
gp3 = gp1.copy(deep=True) gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()] gp3
b_sum
b_amax
b_amin
a_sum
who
以上这篇在Pandas中给多层索引降级的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
Pandas,多层索引,降级
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。