pandasのMultiIndexから任意の行・列を選択、抽出 | note.nkmk.me
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、年ごとの合計や平均を算出 マルチインデックスについてのもろもろの処理は以下の記事を参照。 関連記事: pandasのMultiindexの指定・追加・解除・ソート・レベル変更 マルチインデックスの行・列の選択（抽出）方法に若干クセがあるので注意が必要。 公式ドキュメントでは以下の節で説明されている。 MultiIndex / Advanced Indexing — pandas 0.22.0 documentation 例として以下のcsvデータを使用する。
MultiIndex / advanced indexing — pandas 2.2.2 documentation
MultiIndex / advanced indexing# This section covers indexing with a MultiIndex and other advanced indexing features. See the Indexing and Selecting Data for general indexing documentation. Warning Whether a copy or a reference is returned for a setting operation may depend on the context. This is sometimes called chained assignment and should be avoided. See Returning a View versus Copy. See the c
pandasのMultiIndexについて - Qiita
この記事はPython その2 Advent Calendar 2015の19日目の記事です. Advent Calendar登録してみたものの、最近Pythonそんな書いていない&書いてても業務上特殊なことをやり過ぎてて書けないので、ちょっと今更感はありますがpandasの小ネタです。 データの前処理や集計等でおなじみのpandas、知ってはいるけどちょっと使いどころがわかりにくいMultiindexついて書きます。 執筆時の環境 Python 2.7.11 |Anaconda 2.0.1 (x86_64) pandas 0.17.0 実行環境: jupyter notebook 以下出てくるコードは してある前提で書いてあります。また、貼り付けているテーブルはto_htmlしたものをコピペしているので、jupyter notebook上の表示とは若干異なります。 MultiIndexっ
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