Python

レベル名を使用して複数のレベルが削除されたMultiIndexを返すには、 MultiIndex.droplevel（）を使用します メソッドを作成し、引数として削除する複数のレベル（レベル名）を設定します。 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。配列を作成する- arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'],

MultiIndexのレベルを交換するには、 swaplevel（）を使用します パンダのメソッド。交換するレベルは引数として言及する必要があります。 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。配列を作成する- arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 30, 40, 70]] 「names」パ

MultiIndexのレベル名を使用してレベルを再配置するには、 MultiIndex.reorder_levels（）を使用します パンダのメソッド。再配置するレベル（レベル名）を引数として渡します。 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。配列を作成する- arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [5

MultiIndexでレベルを再配置するには、 MultiIndex.reorder_levels（）を使用します パンダのメソッド。 orderパラメーターを使用してレベルの順序を設定します。 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。配列を作成する- arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob'], [50, 3

MultiIndex内のラベルまたはラベルのタプルの場所を取得するには、 MultiIndex.get_loc（）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 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('stuvwx')]) マルチインデックスを表示する- print("The MultiInd

MultiIndex内の一連のラベルの場所を取得するには、 MutiIndex.get_locs（）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 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('pqrrst'), list('kytssp')]) マルチインデックスを表示する- print("The MultiIndex...\n

MultiIndexで要求されたラベル/レベルの場所とスライスされたインデックスを取得するには、 get_loc_level（）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 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']

MultiIndexで要求されたラベル/レベルの場所とスライスされたインデックスを取得するには、 get_loc_level（）を使用します パンダのメソッド。 drop_levelを使用します パラメータを設定してFalse レベルを落とさないようにします。 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('

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', 

MultiIndexのレベルの整数位置を使用してラベル値のベクトルを返すには、 MultiIndex.get_level_values（）を使用します。 パンダのメソッド。レベル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

MultiIndexのレベル名を使用してラベル値のベクトルを返すには、 MultiIndex.get_level_values（）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 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'

日時を作成するには、date_range（）を使用します。期間とタイムゾーンも頻度で設定されます。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間8、頻度をM、つまり月とするDatetimeIndex。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetime = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=8, tz='Australia/Sydney', freq='M') 日時を表示- print("DateTime...\n",

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから年を抽出するには、 DateTimeIndex.yearを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をY、つまり年とするDatetimeIndex。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney',freq='Y') DateTimeIndexを表示-

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから月番号を抽出するには、 DateTimeIndex.monthを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をM、つまり月とするDatetimeIndex。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney',freq='M') DateTimeIndexを表

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから年を抽出するには、 DateTimeIndex.dayを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をD、つまり日とするDatetimeIndex。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney',freq='D') DateTimeIndexを表示- p

DateTimeIndexを秒の頻度で丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します 方法。秒の頻度については、頻度を使用します 値が「S」のパラメータ 。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5と頻度をs、つまり秒としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s&

ミリ秒の頻度でDateTimeIndexを丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します 方法。ミリ秒の頻度の場合は、 freqを使用します 値が‘ms’のパラメータ 。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5と頻度をs、つまり秒としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq=&#

単一ユニットの倍数としての頻度でDateTimeIndexを丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します。 方法。 周波数を設定します 周波数のパラメータ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度をH、つまり時間とするDatetimeIndex- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='H')

DateTimeIndexをマイクロ秒の頻度で丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します 方法。マイクロ秒の周波数には、 freqを使用します 値が「us」のパラメータ 。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5と頻度をs、つまり秒としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq

1時間ごとの頻度でDateTimeIndexに対してフロア操作を実行するには、 DateTimeIndex.floor（）を使用します。 方法。時間ごとの頻度については、頻度を使用してください 値が「H」のパラメータ 。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度を最小、つまり分としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaid