楼主: 时光人
1737 1

[网帖精选] Python 多层索引4之from_product简介 [推广有奖]

  • 3关注
  • 34粉丝

已卖:165份资源

院士

23%

还不是VIP/贵宾

-

威望
1
论坛币
26913 个
通用积分
429.8724
学术水平
95 点
热心指数
109 点
信用等级
91 点
经验
39970 点
帖子
1630
精华
3
在线时间
580 小时
注册时间
2019-2-25
最后登录
2025-5-6

楼主
时光人 学生认证  发表于 2019-9-29 11:03:00 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币

CDA数据分析:数据科学、人工智能从业者的在线大学。
数据科学(Python/R/Julia)数据分析、机器学习、深度学习 Q群:874447702


再来介绍:pandas.MultiIndex.from_product函数,它采用的笛卡尔积的形式作为多层索引。

它有三个参数:

pandas.MultiIndex.from_from_product (iterables, sortorder=None, names=None)

iterables:可迭代的列表或序列

sortorder:排序顺序,可选参数。

名称:设置多层索引名称,可选。

先简单介绍下笛卡尔积:两个集合A、B, A与B的笛卡尔积就是A的所有元素乘以B的所有元素的集合。

笛卡尔积的符号化为:

A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B}

例如,A={a,b}, B={0,1,2},则

A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}

B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}

index_t如下

采用from_product的方法,能看出MultiIndex层级的数量,就是列表的数量;MultiIndex数组的数量,是笛卡尔乘积的数量。

df为需要的dataframe

将index_t赋给df,如下所示

通过以上的介绍,你学会pandas.MultiIndex.from_product函数的用法了吗?


二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝


沙发
柳新~ 在职认证  发表于 2019-9-29 13:37:57
感谢分享!

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注cda
拉您进交流群
GMT+8, 2025-12-28 16:05