![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4e5f6775d47561565563b8b1c4f6ae10a620e1c4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrX2tvYmE2MTkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWFlZjY0ODM2OWI4ODNjYWVjNGE4YWMxZTgyNDZmYTE5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc52021a1c805a6e52b58503938df7844)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Python>pandas>DataFrame:マルチインデックス・マルチカラム構造のDataFrameの操作 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Python>pandas>DataFrame:マルチインデックス・マルチカラム構造のDataFrameの操作 - Qiita
1.概要 groupbyメソッドを使ってデータをまとめると、マルチインデックスを持ったDataFrameのデータが出... 1.概要 groupbyメソッドを使ってデータをまとめると、マルチインデックスを持ったDataFrameのデータが出てくることがよくあるが、マルチインデックスのデータの取り扱いになれていなく操作がわからなくなることが多発。そこでいったん自分なりに整理した。 2.マルチインデックス・マルチカラムのDataFrame準備 サンプルデータ+groupby+aggメソッド カラム(col1,col2,col3)ごとに合計値(sum)、最大値(max)、最小値(min)をまとめる。 ⇒マルチインデックスとマルチカラムをもつDataFrame df = pd.DataFrame({'col1':['a','b','c','a','a','b','b','b','c','a'], 'col2':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'], 'col3':['AA'