Pandas(パンダス)とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには2つの主要なデータ構造があり、Series(シリーズ)が1次元のデータ、DataFrame(データフレーム)... Pandas DataFrameを徹底解説!(作成、行・列の追加と削除、indexなど), 03. In [3]: df_sales_item["Product_ID"].head(), In [5]: df_sales_item[("A002",2):("A004",3)], In [8]: df_sales_item.loc[("A002",2):("A004",4)], In [9]: df_sales_item.loc[:,"Product_ID":"Amount"].head(), In [10]: df_sales_item.loc[("A002",2):("A004",4), "Product_ID":"Amount"], In [11]: df_sales_item.loc[["A002","A004"], ["Product_ID","Amount"]]. pandas.MultiIndex.get_level_values というメソッドを使うと、Multi-Index の値にアクセスできる。 (2018年である行?), 説明足らずで申し訳ありません。もう一人の方の回答で解決致しましたので報告させていただきます。 Q1:範囲[3.3、6.6]-期待される戻り値:[3.3、5.5、6.6]または[3.3、3.3、5.5、6.6]最後の場合、および[ 3.3、5.5]または[3.3、3.3、5.5]でなければ。 Q2:範囲[2.0、4.0]-期待される戻り値:[3.3]または[3.3、3.3] 他のMultiIndexディメンション、たとえばB値についても同じです: Pandas:multiindexレベルをシリーズとして取得 - python、pandas、multi-index 私は、複数のレベルを持つデータフレームを持っています: teratailを一緒に作りたいエンジニア. index=a A 1 B 2 C 3 D 4 E 5 Name: a, dtype: int64 index=b A 6 B 7 C 8 D 9 E 10 Name: b, dtype: int64 index=c A 11 B 12 C 13 D 14 E 15 Name: c, dtype: int64 index=d A 16 B 17 C 18 D 19 E 20 Name: d, dtype: int64 index=e A 21 B 22 C 23 D 24 E 25 Name: e, dtype: int64 例えば以下のような Multi-Index な Pandas DataFrame があったとする。, ここで「key1 が A の行だけフィルタリングしたい」という場合、どうすればいいか。, pandas.MultiIndex.get_level_values というメソッドを使うと、Multi-Index の値にアクセスできる。, 沖縄で データ分析 / 機械学習 / Deep Learning をやっている会社です. Pandas:multiindexレベルをシリーズとして取得 - python、pandas、multi-index 私は、複数のレベルを持つデータフレームを持っています: Q1:範囲[3.3、6.6]-期待される戻り値:[3.3、5.5、6.6]または[3.3、3.3、5.5、6.6]最後の場合、および[ 3.3、5.5]または[3.3、3.3、5.5]でなければ。 Q2:範囲[2.0、4.0]-期待される戻り値:[3.3]または[3.3、3.3] 他のMultiIndexディメンション、たとえばB値についても同じです: のようにデータが入っています。 1 / クリップ 2 / クリップ pandas.DataFrameやpandas.Seriesのインデックスを階層的に構成できるマルチインデックス(階層型インデックス)を使うと、階層ごとに合計や平均などの統計量を算出できて便利。関連記事: pandasのMultiindexで階層ごとの統計量・サンプル数を算出 関連記事: pandasで時系列データの曜日や月、四半期 … インデックスを新しい列として追加する df.index; 現在のインデックス列名を変更するには、rename_axis を指定した reset_index を使用する 列をインデックスに変換する set_index メソッド ; MultiIndex は column に index の複数のレイヤーを設定する By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. ここで、A値を取得します。Q1:範囲[3.3、6.6]-期待される戻り値:[3.3、5.5、6.6]または[3.3、3.3、5.5、6.6]最後の場合、および[ 3.3、5.5]または[3.3、3.3、5.5]でなければ。Q2:範囲[2.0、4.0]-期待される戻り値:[3.3]または[3.3、3.3], 他のMultiIndexディメンション、たとえばB値についても同じです:Q:範囲内のデータ行の数として繰り返し[111、500]で-期待される戻り値:[111、222、222、333、333], Tが列A、B、およびCを持つテーブルであると仮定します。テーブルにはn行が含まれます。テーブルのセルは数値です。たとえば、A double、B、C整数です。テーブルTのDataFrameを作成しましょう。DFと名付けましょう。 DFの列AとBのインデックスを設定してみましょう(重複なし、つまりインデックスとして別々の列AとBはなく、データとして分離)、つまりこの場合はAとBMultiIndex。, インデックスではない列の場合の上記の質問に対する答えを知っていますが、インデックスの場合は、Webでの長い調査とpandas、成功しませんでした。私が今見ている唯一の方法(追加のプログラミングなし)は、インデックスに加えてデータ列としてAとBの複製を持つことです。, dfをMultiIndex値でクエリするには、たとえば(A> 1.7)and(B <666):, 問題は、大きなデータフレームでは、インデックスによる選択のパフォーマンスが、ソートされた通常の行の選択よりも10%悪いことです。そして、反復作業、ループ、遅延が累積しました。例を参照してください:, 読みやすくするために、単純に query()メソッド を使用して、長いdf.index.get_level_values()を避けます。およびreset_index/set_index前後。, そしてもちろん、あらゆる種類のインクルードに対して<, <=, >, >=をいじることができます。, インデックスのような「フロート」では、直接インデックス作成アクションではなく、常に列として使用する必要があります。これらはすべて、エンドポイントが存在するかどうかにかかわらず機能します。, Python/Pandasが保存したcsvファイルにインデックスを作成しないようにするにはどうすればいいですか?, Content dated before 2011-04-08 (UTC) is licensed under, たとえば、ラベル間隔[120.0、540.0]で、インデックスA(またはB)をクエリするために、インデックスにクエリを書き込む方法は?ラベル120.0および540.0が存在します。クエリへの応答としてインデックスのリストのみに興味があることを明確にする必要があります!, 同じ方法ですが、ラベル120.0および540.0の場合は存在しませんが、値が120未満、120を超え540未満、または540を超えるラベルがありますか?, Q1とQ2の答えが一意のインデックス値であった場合、インデックス範囲内のデータ行の数と同じですが、繰り返します。. 0, 回答 ここで「key1 が A の行だけフィルタリングしたい」という場合、どうすればいいか。 解決策. Pandasで超簡単!WEBスクレイピング(表・htmlのtable取得), 「Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング」(Udemyへのリンク), 私(清水 義孝)が作成したコース「Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング」(Udemyへのリンク)が発売されました。, Python3によるビジネスに役立つデータ分析入門 - データ分析・機械学習に欠かせない基本をマスターしよう(amazonへのリンク), Pandas DataFrameから条件指定でのデータ抽出(複数条件、範囲指定、日時・日付・年月日での抽出など), Pandas 時系列データの集計(年度/月ごとに集計、resampleの使い方、移動平均など), Pandas Seriesを徹底解説!(作成、結合、要素の抽出・追加・削除、index、ソートなど), 図解!Pandas DataFrameのソート徹底解説(sort_values・index), 図解!Pandas DataFrameの結合(UNION: concat, append), 図解!Markdown記法の書き方を徹底解説(改行・表・画像・リンク・箇条書き方法などの例), 図解!PythonでWEB スクレイピングを極めろ!(サンプルコード付きチュートリアル), Python Matplotlibのインストールから使い方を徹底解説!(plot、subplotなど).