Python | Pandas multi index . to _ frame()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-multi index-to _ frame/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **MultiIndex.to_frame()**函数创建一个以多索引级别为列的数据框。
语法:多索引到帧(索引=真)
参数: 索引:将返回的数据帧的索引设置为原始的多索引。
返回:数据帧:包含原始多索引数据的数据帧。
示例#1: 使用MultiIndex.to_frame()函数使用多索引级别作为列和索引来构建数据框。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'),
(20, 'Ten'), (20, 'Twenty')],
names =['Num', 'Char'])
# Print the MultiIndex
print(midx)
输出:
现在让我们从 MultiIndex 构造数据帧。
# Construct the DataFrame
midx.to_frame(index = True)
输出:
正如我们在输出中看到的，该函数已经使用 MultiIndex 构建了 Dataframe。请注意，数据帧的索引是使用 MultiIndex 的级别构造的。
示例 2: 使用MultiIndex.to_frame()函数使用多索引构建数据帧。不要使用多索引级别来构造数据框的索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'),
(20, 'Ten'), (20, 'Twenty')],
names =['Num', 'Char'])
# Print the MultiIndex
print(midx)
输出:
现在让我们使用 midx 多索引创建一个数据帧。
# Create Dataframe with new index values.
midx.to_frame(index = False)
输出:
正如我们在输出中看到的，函数返回了一个具有不同索引值的数据帧。
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
