[PYTHON] Comment utiliser Pandas 2

1 Cet article est

Notez les différentes méthodes d'opération pour les données de type DataFrame.

2 Sommaire

2-1 Données DataFrame de type multi-index Affiche les données d'un index spécifique uniquement.

sample.py


import pandas as pd
import numpy as np
idx = pd.IndexSlice

#Définissez les données.
dat = [
    [100,'2019-07-01','9997','740'],
    [100,'2019-07-02','9997','749'],
    [100,'2019-07-03','9997','757'],
    [200,'2019-07-01','9997','769'],
    [200,'2019-07-02','9997','762'],
    [200,'2019-07-03','9997','760']
]

#Stockez les données dans la variable de type DataFrame df.
df = pd.DataFrame(dat,columns=["A","B","C","D"])

#A,Spécifiez la colonne B comme index.
df=df.set_index(["A","B"])

print("Afficher df","\n",df)

#index=Extraire 100 données.
df=df.loc[idx[100, :], :]

print("df à indexer=Extraire 100 données.","\n",df)


#index=100,Extraire les données de la colonne D.
df=df.loc[idx[100, :], ["D"]]

print("df à indexer=100,Extraire les données de la colonne D.","\n",df)


Résultat d'exécution

Afficher df
                    C    D
A   B                    
100 2019-07-01  9997  740
    2019-07-02  9997  749
    2019-07-03  9997  757
200 2019-07-01  9997  769
    2019-07-02  9997  762
    2019-07-03  9997  760
df à indexer=Extraire 100 données.
                    C    D
A   B                    
100 2019-07-01  9997  740
    2019-07-02  9997  749
    2019-07-03  9997  757


df à indexer=100,Extraire les données de la colonne D.
                   D
A   B              
100 2019-07-01  740
    2019-07-02  749
    2019-07-03  757

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