我是 Pandas 的初学者。现在我想用pandas实现决策树算法。首先,我将测试数据读入 padas.DataFrame,如下所示:
In [4]: df = pd.read_csv('test.txt', sep = '\t')
In [5]: df
Out[5]:
Chocolate Vanilla Strawberry Peanut
0 Y N Y Y
1 N Y Y N
2 N N N N
3 Y Y Y Y
4 Y Y N Y
5 N N N N
6 Y Y Y Y
7 N Y N N
8 Y N Y N
9 Y N Y Y
然后我将“花生”和“巧克力”分组,得到的是:
In [15]: df2 = df.groupby(['Peanut', 'Chocolate'])
In [16]: serie1 = df2.size()
In [17]: serie1
Out[17]:
Peanut Chocolate
N N 4
Y 1
Y Y 5
dtype: int64
现在,serie1 的类型是 Series。我可以访问 serie1 的值,但无法获取“花生”和“巧克力”的值。如何同时获取 serie1 的编号以及“花生”和“巧克力”的值?
最佳答案
您可以使用index
:
>>> serie1.index
MultiIndex(levels=[[u'N', u'Y'], [u'N', u'Y']],
labels=[[0, 0, 1], [0, 1, 1]],
names=[u'Peanut', u'Chocolate'])
您可以获得列名和级别的值。请注意,标签指的是级别中同一行的索引。例如,对于“花生”,第一个标签是 levels[0][labels[0][0]]
这是“N”。 “巧克力”的最后一个标签是 levels[1][labels[1][2]]
这是“Y”。
我创建了一个小示例,它循环遍历索引并打印所有数据:
#loop the rows
for i in range(len(serie1)):
print "Row",i,"Value",serie1.iloc[i],
#loop the columns
for j in range(len(serie1.index.names)):
print "Column",serie1.index.names[j],"Value",serie1.index.levels[j][serie1.index.labels[j][i]],
print
结果是:
Row 0 Value 4 Column Peanut Value N Column Chocolate Value N
Row 1 Value 1 Column Peanut Value N Column Chocolate Value Y
Row 2 Value 5 Column Peanut Value Y Column Chocolate Value Y
关于pandas - 如何在 pandas 中使用多索引迭代系列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34072324/