PythonPandas-MultiIndexで要求されたレベルのラベル値のベクトルを返します
MultiIndexで要求されたレベルのラベル値のベクトルを返すには、 multiIndex.get_level_values()を使用します 方法。レベル名を引数として設定します。
まず、必要なライブラリをインポートします-
import pandas as pd
MultiIndexは、パンダオブジェクトのマルチレベルまたは階層的なインデックスオブジェクトです-
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')],names=['One', 'Two'])
マルチインデックスを表示する-
print("The MultiIndex...\n",multiIndex)
MultiIndexでレベルを取得-
print("\nThe levels in MultiIndex...\n",multiIndex.levels)
レベル0でレベル値を取得-
print("\nLevel values...\n",multiIndex.get_level_values(0))
例
以下はコードです-
import pandas as pd # MultiIndex is a multi-level, or hierarchical, index object for pandas objects multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')],names=['One', 'Two']) # display the MultiIndex print("The MultiIndex...\n",multiIndex) # get the levels in MultiIndex print("\nThe levels in MultiIndex...\n",multiIndex.levels) # get level values at level 0 print("\nLevel values...\n",multiIndex.get_level_values(0)) # get level values with level name "Two" print("\nLevel values...\n",multiIndex.get_level_values("Two"))
出力
これにより、次の出力が生成されます-
The MultiIndex... MultiIndex([('p', 's'), ('q', 't'), ('r', 'r'), ('r', 'v'), ('s', 'w'), ('s', 'x')], names=['One', 'Two']) The levels in MultiIndex... [['p', 'q', 'r', 's'], ['r', 's', 't', 'v', 'w', 'x']] Level values... Index(['p', 'q', 'r', 'r', 's', 's'], dtype='object', name='One') Level values... Index(['s', 't', 'r', 'v', 'w', 'x'], dtype='object', name='Two')
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PythonPandas-インデックスに一意の値を返します
インデックスで一意の値を返すには、 index.unique()を使用します パンダのメソッド。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd パンダインデックスの作成- index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) パンダのインデックスを表示する- print("Pandas Index...\n",index) インデックスから一意の値を取得します。一意の値が出現順に返されますが、これはソートされません- index.unique() 例 以下はコードです- impo
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Python-PandasDataFrameの無限の値に対してTrueを表示します
isin()メソッドを使用して、無限の値に対してTrueを表示します。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートしましょう- import pandas as pd import numpy as np リストの辞書を作成します。 Numpy np.infを使用して無限大の値を設定しました − d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] } 上記のリストの辞書からDataFrameを作成する- dataFrame = pd