Pandas 的 concat 函數(shù)中的「等級(jí)」、「鍵」和名稱參數(shù)是什麼？
1.簡介
pandas.concat() 函數(shù)是一個(gè)強(qiáng)大的工具，用於沿指定軸組合多個(gè) Series 或 DataFrame。它提供了許多可選參數(shù)，包括等級(jí)、鍵和名稱，可用於自訂生成的 MultiIndex。
2. Levels
levels 參數(shù)用於指定產(chǎn)生的 MultiIndex 的等級(jí)。預(yù)設(shè)情況下，Pandas 將從keys 參數(shù)推斷等級(jí)。但是，您可以透過將序列清單傳遞給levels參數(shù)來覆寫推斷的層級(jí)。
例如，以下程式碼使用具有兩個(gè)層級(jí)的MultiIndex沿行連接兩個(gè)DataFrame：
<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], levels=['level1', 'level2'])
print(df)
level1 level2 A B C D
0 df1 1 1 3 5 7
1 df1 2 2 4 6 8</code>
在此範(fàn)例中，levels 參數(shù)是兩個(gè)序列的清單：['level1 ', 'level2']。這將建立一個(gè)具有兩個(gè)等級(jí)的 MultiIndex：「level1」和「level2」。鍵參數(shù)是兩個(gè)字串的列表：['df1', 'df2']。這會(huì)將值「df1」和「df2」分別指派給 MultiIndex 的第一級(jí)和第二級(jí)。
3。 Keys
keys 參數(shù)用於指定產(chǎn)生的 MultiIndex 的鍵。預(yù)設(shè)情況下，Pandas 將使用輸入物件的索引標(biāo)籤作為鍵。但是，您可以透過將值清單傳遞給keys參數(shù)來覆寫預(yù)設(shè)鍵。
例如，以下程式碼使用具有三個(gè)層級(jí)的MultiIndex沿行連接兩個(gè)DataFrame：
<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df = pd.concat([df1, df2], keys=[('A', 'B'), ('C', 'D')])
print(df)
level1 level2 A B C D
0 A B 1 3 5 7
1 C D 2 4 6 8</code>
在此範(fàn)例中，keys 參數(shù)是兩個(gè)元組的清單：[( 'A', 'B'), ('C', 'D')]。這將建立一個(gè)具有三個(gè)等級(jí)的 MultiIndex：「level1」、「level2」和「level3」。鍵參數(shù)將值「A」和「B」指派給 MultiIndex 的第一級(jí)，將值「C」和「D」指派給 MultiIndex 的第二級(jí)。
4。 Names
names 參數(shù)用於指定產(chǎn)生的 MultiIndex 的等級(jí)名稱。預(yù)設(shè)情況下，Pandas 將使用輸入物件的索引標(biāo)籤的名稱作為層級(jí)的名稱。但是，您可以透過將字串清單傳遞給名稱參數(shù)來覆寫預(yù)設(shè)名稱。
例如，以下程式碼使用具有兩個(gè)層級(jí)的MultiIndex 沿著行連接兩個(gè)DataFrame：
<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], names=['level1', 'level2'])
print(df)
level1 level2 A B C D
0 df1 1 1 3 5 7
1 df1 2 2 4 6 8</code>
在此範(fàn)例中，names 參數(shù)是兩個(gè)字串的清單：[' level1', 'level2']。這會(huì)將名稱「level1」和「level2」分別指派給 MultiIndex 的第一層和第二層。
以上是Pandas concat 函數(shù)中的「levels」、「keys」和「names」參數(shù)如何建立 MultiIndex？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍?，指“一種接口，多種實(shí)現(xiàn)”，允許統(tǒng)一處理不同類型的對象。 1.多態(tài)通過方法重寫實(shí)現(xiàn)，子類可重新定義父類方法，如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實(shí)現(xiàn)。 2.多態(tài)的實(shí)際用途包括簡化代碼結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)可擴(kuò)展性，例如圖形繪製程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法，或遊戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。 3.Python實(shí)現(xiàn)多態(tài)需滿足：父類定義方法，子類重寫該方法，但不要求繼承同一父類，只要對象實(shí)現(xiàn)相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。 4.注意事項(xiàng)包括保持方
Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù)
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
參數(shù)（parameters）是定義函數(shù)時(shí)的佔(zhàn)位符，而傳參（arguments）是調(diào)用時(shí)傳入的具體值。 1.位置參數(shù)需按順序傳遞，順序錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致結(jié)果錯(cuò)誤；2.關(guān)鍵字參數(shù)通過參數(shù)名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認(rèn)參數(shù)值在定義時(shí)賦值，避免重複代碼，但應(yīng)避免使用可變對像作為默認(rèn)值；4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù)，適用於通用接口或裝飾器，但應(yīng)謹(jǐn)慎使用以保持可讀性。
解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素，無更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。 2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。 3.處理已有集合時(shí)用迭代器，動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器，如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意：列表等可迭代對像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
python`@classmethod'裝飾師解釋了
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
類方法是Python中通過@classmethod裝飾器定義的方法，其第一個(gè)參數(shù)為類本身(cls)，用於訪問或修改類狀態(tài)。它可通過類或?qū)嵗{(diào)用，影響的是整個(gè)類而非特定實(shí)例；例如在Person類中，show_count()方法統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建的對像數(shù)量；定義類方法時(shí)需使用@classmethod裝飾器並將首參命名為cls，如change_var(new_value)方法可修改類變量；類方法與實(shí)例方法(self參數(shù))、靜態(tài)方法(無自動(dòng)參數(shù))不同，適用於工廠方法、替代構(gòu)造函數(shù)及管理類變量等場景；常見用途包括從
如何處理Python中的API身份驗(yàn)證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在於理解並正確使用認(rèn)證方式。 1.APIKey是最簡單的認(rèn)證方式，通常放在請求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對Token過期，可封裝Token管理類自動(dòng)刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，並安全存儲(chǔ)密鑰信息是關(guān)鍵。
什麼是python魔法方法或dunder方法？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用於定義對象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結(jié)尾。 1.它們使對象能夠響應(yīng)內(nèi)置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對像初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術(shù)運(yùn)算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運(yùn)算（__eq__、__lt__）；3.使用時(shí)應(yīng)確保其行為符合預(yù)期，例如__repr__應(yīng)返回可重構(gòu)對象的表達(dá)式，算術(shù)方法應(yīng)返回新實(shí)例；4.應(yīng)避免過度使用或以令人困惑的方
Python內(nèi)存管理如何工作？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Pythonmanagesmemoryautomaticallyusingreferencecountingandagarbagecollector.Referencecountingtrackshowmanyvariablesrefertoanobject,andwhenthecountreacheszero,thememoryisfreed.However,itcannothandlecircularreferences,wheretwoobjectsrefertoeachotherbuta
描述Python中的Python垃圾收集。
Jul 03, 2025 am 02:07 AM
Python的垃圾回收機(jī)制通過引用計(jì)數(shù)和周期性垃圾收集來自動(dòng)管理內(nèi)存。其核心方法是引用計(jì)數(shù)，當(dāng)對象的引用數(shù)為零時(shí)立即釋放內(nèi)存；但無法處理循環(huán)引用，因此引入了垃圾收集模塊（gc）來檢測並清理循環(huán)。垃圾回收通常在程序運(yùn)行中引用計(jì)數(shù)減少、分配與釋放差值超過閾值或手動(dòng)調(diào)用gc.collect()時(shí)觸發(fā)。用戶可通過gc.disable()關(guān)閉自動(dòng)回收、gc.collect()手動(dòng)執(zhí)行、gc.set_threshold()調(diào)整閾值以實(shí)現(xiàn)控制。並非所有對像都參與循環(huán)回收，如不包含引用的對象由引用計(jì)數(shù)處理，內(nèi)置
