PythonPandas-データフレームのインデックスをマルチインデックスの形式で表示します
データフレームのインデックスをマルチインデックスの形式で表示するには、dataframe.index()を使用します。まず、リストの辞書を作成しましょう-
# dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }
上記のリストの辞書からDataFrameを作成します-
dataFrame = pd.DataFrame(d)
ここで、インデックス列「Car」を設定し、インデックスを表示します-
dataFrame.set_index(["Car"], inplace=True, append=True, drop=False) print"\nMultiindex...\n",dataFrame.index
例
以下はコードです-
import pandas as pd # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] } # creating dataframe from the above dictionary of lists dataFrame = pd.DataFrame(d) print"DataFrame...\n",dataFrame # set index column dataFrame.set_index(["Car"], inplace=True, append=True, drop=False) print"\nMultiindex...\n",dataFrame.index
出力
これにより、次の出力が生成されます-
DataFrame... Car Date_of_purchase 0 BMW 2020-10-10 1 Lexus 2020-10-12 2 Audi 2020-10-17 3 Mercedes 2020-10-16 4 Jaguar 2020-10-19 5 Bentley 2020-10-22 Multiindex... MultiIndex(levels=[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [u'Audi', u'BMW', u'Bentley', u'Jaguar', u'Lexus', u'Mercedes']], labels=[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 0, 5, 3, 2]], names=[None, u'Car'])
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データセットをプロットして下降トレンドを表示– Python Pandas
時系列分析によって表示される下向きのパターンは、私たちがダウントレンドと呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords2.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- da
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データセットをプロットして上昇傾向を表示– Python Pandas
時系列分析によって表示される上向きのパターンは、私たちが上昇傾向と呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- dataFram