multi-index

0зной

1ответ

Pandas Multi-Index - Невозможно преобразовать не-однозначно индексированный DataFrame в Panel

Учитывая данные временных рядов, я пытаюсь использовать панель OLS с фиксированными эффектами в Python. Я нашел способ сделать это: Fixed effect in Pandas or Statsmodels Мой ввод данных выглядит следу

1зной

1ответ

панда: переименовывать метки столбцов в мультииндексном ФРЕ

У меня есть ФР, который выглядит следующим образом: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1|mm','2|lll'],['A|l

1зной

1ответ

Пандас Сортировка мультииндексных Сводная таблица

Принимая во внимание следующие сводной таблицы: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'YYYYMM':[201603,201503,201403,201303,201603,201503,201403,201303], 'Count':[5,6

2зной

2ответ

Панда Set Top Row, как мультииндексный Уровень 1

Учитывая следующий кадр данных: d2=pd.DataFrame({'Item':['items','y','z','x'], 'other':['others','bb','cc','dd']}) d2 Item other 0 items others 1 y bb 2 z cc 3 x dd Я хотел б

1зной

1ответ

Панды Добавить заголовок строку для мультииндексного

Учитывая следующий кадр данных: d2=pd.DataFrame({'Item':['y','y','z','x'], 'other':['aa','bb','cc','dd']}) d2 Item other 0 y aa 1 y bb 2 z cc 3 x dd Я хотел бы добавить строку

2зной

1ответ

Панды Слияние SingleIndex в мультииндексных из CSV

Учитывая следующие таблицы из CSV-файлов: CSV 1: A B C AA BB1 BB2 CC 0 1 text 5 7 1 2 text2 6 8 2 3 text3 7 9 в панд: import pandas as pd mi=pd.read_csv('csv_to_mi.csv',header=[0,1]

1зной

1ответ

Pandas - группа по всему MultiIndex

Предположим, у меня есть dataframe, проиндексированный MultiIndex с 4 уровнями, и я хочу группировать по индексу. Я знаю, что могу сделать df.groupby(level=[0,1,2,3])... Но есть синтаксически лучший