


Hierarchische Indexspalten reduzieren
Um einen hierarchischen Index in den Spalten eines Pandas DataFrame zu reduzieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:
1. Spalten auf oberste Ebene setzen:
df.columns = df.columns.get_level_values(0)
Dadurch wird die oberste Ebene des hierarchischen Index als neue Spaltennamen festgelegt.
2. MultiIndex zu einem einzelnen Index zusammenfügen (optional):
Wenn Sie den MultiIndex weiter zu einem einzigen Index kombinieren möchten, können Sie Folgendes tun:
df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Dadurch wird der hinzugefügt Spaltennamen verwenden Leerzeichen als Trennzeichen und entfernen alle führenden oder nachgestellten Namen Leerzeichen.
Beispiel:
Betrachten Sie den folgenden DataFrame mit einem hierarchischen Index in Spalten:
df = pd.DataFrame({'s_PC': [1, 0, 1], 's_CL': [0, 0, 10]}, index = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('day', 1),('day', 2),('day', 3) ]), columns = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('USAF', ''),('WBAN', ''),('year', 1993) ]))
Anwenden der Reduzierung Operation:
# Set columns to top level df.columns = df.columns.get_level_values(0) # Join MultiIndex into single index df.columns = [' '.join(col).strip() for col in df.columns.values]
Ausgabe:
USAF WBAN year day s_PC s_CL 0 702 265 1993 1 1 0 1 702 265 1993 2 0 0 2 702 265 1993 3 1 10
Der hierarchische Index wurde zu einem einzigen Index zusammengefasst.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man einen hierarchischen Spaltenindex in Pandas reduzieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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