【发布时间】:2017-05-15 16:23:21
【问题描述】:
所以,使用分组数据帧的另一个问题让我感到非常困惑......
我已将聚合字典定义为:
aggregations_level_1 = {
'A': {
'mean': 'mean',
},
'B': {
'mean': 'mean',
},
}
现在我有两个分组的 DataFrame,我使用上述方法聚合,然后加入:
grouped_top =
df1.groupby(['group_lvl']).agg(aggregations_level_1)
grouped_bottom =
df2.groupby(['group_lvl']).agg(aggregations_level_1)
加入这些:
df3 = grouped_top.join(grouped_bottom, how='left', lsuffix='_top_10',
rsuffix='_low_10')
A_top_10 A_low_10 B_top_10 B_low_10
mean mean mean mean
group_lvl
a 3.711413 14.515901 3.711413 14.515901
b 4.024877 14.442106 3.694689 14.209040
c 3.694689 14.209040 4.024877 14.442106
现在,如果我调用 index 和 columns 我有:
print df3.index
>> Index([u'a', u'b', u'c'], dtype='object', name=u'group_lvl')
print df3.columns
>> MultiIndex(levels=[[u'A_top_10', u'A_low_10', u'B_top_10', u'B_low_10'], [u'mean']],
labels=[[0, 1, 2, 3], [0, 0, 0, 0]])
所以,看起来我有一个索引为a,b,c 的常规 DataFrame 对象,但每一列都是一个 MultiIndex 对象。这是正确的解释吗?
- 如何切片和调用它?假设我只想为所有
a,b,c提供A_top_10, A_low_10? - 仅
A_top_10, B_top_10用于a和c?
我很困惑,所以任何整体帮助都会很棒!
【问题讨论】:
标签: pandas dataframe multi-index