multi-index

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我有两个dataframes df1和df2： In [56]: df1.head() Out[56]: col7 col8 col9 alpha0 D0 alpha0 D0 alpha0 D0 F35_HC_531d.dat 1.103999 1.103999 1.364399 1.358938 3.171808 1.946894

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3维numpy数组到多索引熊猫数据帧

我有一个3维numpy数组，(z, x, y)。 z是时间维度，并且x和y是坐标。我想将其转换为多索引pandas.DataFrame。我希望行索引是z维，并且每列都具有唯一x，y坐标的值（因此，每列都将被多索引）。最简单的情况下（不是多索引）： >>> array.shape (500L, 120L, 100L) >>> df = pd.DataFrame(array[:,0,0])

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熊猫 - 如何合并多指数表

我有两个表具有相似的多指标结构：date和country__name。索引不完全相同：某些国家可能从一个或另一个表中缺失。表格有不同的列。为了说明，在这里，他们是：我想将它们合并成保持多指标，但拥有所有来自两个表的列一个表。但是当我做 pandas.concat([grouped_channel_df, grouped_tds_df], axis=1) 我得到一个完整的NaN表：我缺少

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如何在Matlab中将Multidimensional Arrays导出到MultiIndex Dataframe中？

假设我有在Matlab多维元素说 M=rand(5,4,3) 其中5行代表说，客户的姓氏和4列代表他们的{年龄，体重，活动，幸福水平}，而其他3个多矩阵代表多年{1999,2003,2009}。我试图将其转换为Pandas中的多索引数据框架。可以请别人帮我吗？

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连接熊猫数据框。保留多指标水平

在问这里之前尝试了很多事情。感谢任何帮助。我有两个数据框是聚合函数的产物，我想合并在一起并能够根据多索引级别进行排序。这里是什么样子的外观： Serial year quarter min median mean max 0 #474331000 2014 2 2350000 2350000 2.350000e+06 2350000 1 #484110AD1 2014 2

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通过迭代将列添加到MultiIndex数据框中

我有一个MultiIndex问题。我使用第三方软件包，以MultiIndex格式传递我的股票价格和市盈率。我想要做的是迭代地为每个代码行添加两个新列，它们计算PE比值的平均值和标准值。粗糙的数据结构可以用这个代码被复制： arrays = [['GOOGL US Equity','GOOGL US Equity','IBM US Equity','IBM US Equity'],['LAST_P

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将numpy数组复制到Panda multiindex（大小相同）

我有两个矩阵：numpy方阵和一个熊猫多指数方阵。它们的尺寸相同。这个想法是将numpy的价值转化为多索引熊猫矩阵，以更轻松地导航到数据中。我的矩阵大概是100 000 x 100 000. 而我的熊猫矩阵有三级索引。 tuples = [('1','A','a'), ('1','A','b'), ('1','A','c'), ('1','B','a'), ('1','B','b'), ('1'

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熊猫日期时间多指标改变为日期索引和时间的字段（重新索引）

设置：我有一个多指标数据帧数据这样; value date date 2015-08-13 00:00:00+10:00 2015-08-13 06:30:00+10:00 0.812689 2015-08-13 15:30:00+10:00 0.054290 2015-08-13 16:00:00

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熊猫多级索引行

这应该是一件简单的事情，但经过几个小时的搜索后，我仍然对我做错的事情感到不知所措。我试过不同的方法使用MultiIndexing.from_和多个其他的东西，但我不能得到这个权利。我需要这样的东西：而是我得到：我在做什么错？ import pandas as pd list_of_customers = ['Client1', 'Client2', 'Client3'] stat_i

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在Pandas lambda函数中访问组

我有一个带有多索引的Pandas数据框。等级0是'应变'，等级1是'JGI库'。每个“Strain”都有几个与之关联的“JGI库”列。我想使用lambda函数来应用t检验来比较两个不同的菌株。为了排除故障，我使用.iloc [0]命令占用了一行数据帧。 row = pvalDf.iloc[0] parent = 'LL1004' child = 'LL345' ttest_ind(row.g