pandas multiindex index取得 6

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• on November 15, 2020
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Help us understand the problem. 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： データフレームのindexの番号を全て取得したいです。 今、dfのデータフレームに # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 1 Bob 42 CA 92 # 2 Charlie 18 CA 70 # 3 Dave 68 TX 70 # 4 Ellen 24 CA 88 # 5 Frank 30 NY 57. 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. ®ãªã©ï¼‰ã‚’取得, pandasのデータ型dtype一覧とastypeによる変換（キャスト）, pandasの要素としてリストを格納し処理, Pythonで正規化・標準化（リスト、NumPy配列、pandas.DataFrame）, pandasで日付・時間の列を処理（文字列変換、年月日抽出など）, pandas.Seriesのインデックスと値を入れ替え（スワップ）, pandas.DataFrame, Seriesを順位付けするrank, pandasのplotメソッドでグラフを作成しデータを可視化, pandas.DataFrame, Seriesを辞書に変換（to_dict）, pandas.DataFrameにおけるビューとコピー, pandasの表示設定変更（小数点以下桁数、有効数字、最大行数・列数など）, pandasで行数、列数、全要素数（サイズ）を取得, pandasの時系列データのタイムゾーンを処理（tz_convert, tz_localize）, Pythonデータサイエンスハンドブック, Pythonによるデータ分析入門 第2版. ンプルかも知れない。, マルチインデックスの設定方法やマルチインデックスにおける行・列の選択方法などについては以下の記事を参照。, 例としてタイタニックの生存者のデータを使用する。Kaggleの問題からダウンロードできる。, 比較のため、インデックスが一列だけのオブジェクトとマルチインデックスを設定したオブジェクトを用意する。, drop()で不要な列を削除し、head(), tail()で先頭、末尾のデータを表示している。, pandas.DataFrame, pandas.Seriesには統計量を算出する以下のようなメソッドがある。, pandas.DataFrameでこれらのメソッドを呼ぶと、各列に対する統計量がpandas.Seriesで返る。, インデックスに設定した列に対する統計量は算出されない。, 以下、平均値を返すmean()メソッドで説明するが、ほかのメソッドでも同様。, マルチインデックスの場合、引数levelにマルチインデックスの列名を文字列で指定するかレベル（階層）を整数値で指定するとそのレベル（階層）の項目ごとの統計量が算出される。レベル値は外側（大項目）が0。, 引数levelにリストを指定すると複数の階層に対する統計量が算出できる。列名でもレベル値でもどちらでもOK。, マルチインデックスでない場合、groupby()メソッドを使ってグルーピングできる。groupby()の引数byに列名または列名のリストを指定し、さらにmean()などの統計量を算出するメソッドを呼ぶ。, 各項目ごとにいくつのデータが含まれているか、サンプル数をカウントするにはgroupby()メソッドおよびsize()メソッドを使う。, マルチインデックスの場合、groupby()の引数levelにマルチインデックスの列名、レベル（階層）、または、そのリストを指定する。, マルチインデックスでない場合、groupby()の引数byに列名または列名のリストを指定する。, # Survived Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Embarked, # 1 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S, # 2 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C, # 3 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S, # 4 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S, # 5 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S, # Survived Age SibSp Parch Fare, # female 1 C 2 1 38.0 1 0 71.2833, # 32 1 NaN 1 0 146.5208, # 53 1 49.0 1 0 76.7292, # 178 0 50.0 0 0 28.7125, # 195 1 44.0 0 0 27.7208, # Survived Age SibSp Parch Fare, # male 3 S 877 0 20.0 0 0 9.8458, # 878 0 19.0 0 0 7.8958, # 879 0 NaN 0 0 7.8958, # 882 0 33.0 0 0 7.8958, # 885 0 25.0 0 0 7.0500, # Survived Age SibSp Parch Fare, # female 0.742038 27.915709 0.694268 0.649682 44.479818, # male 0.188908 30.726645 0.429809 0.235702 25.523893, # 1 0.629630 38.233441 0.416667 0.356481 84.154687, # 2 0.472826 29.877630 0.402174 0.380435 20.662183, # 3 0.242363 25.140620 0.615071 0.393075 13.675550, # Survived Age SibSp Parch Fare, # C 0.553571 30.814769 0.386905 0.363095 59.954144, # Q 0.389610 28.089286 0.428571 0.168831 13.276030, # S 0.336957 29.445397 0.571429 0.413043 27.079812, # Survived Age SibSp Parch Fare, # female 1 0.968085 34.611765 0.553191 0.457447 106.125798, # 2 0.921053 28.722973 0.486842 0.605263 21.970121, # 3 0.500000 21.750000 0.895833 0.798611 16.118810, # male 1 0.368852 41.281386 0.311475 0.278689 67.226127, # 2 0.157407 30.740707 0.342593 0.222222 19.741782, # 3 0.135447 26.507589 0.498559 0.224784 12.661633, # Survived Age SibSp Parch Fare, # female 1 C 0.976744 36.052632 0.511628 0.302326 115.640309, # Q 1.000000 33.000000 1.000000 0.000000 90.000000, # S 0.958333 32.704545 0.604167 0.625000 99.026910, # 2 C 1.000000 19.142857 0.714286 0.571429 25.268457, # Q 1.000000 30.000000 0.000000 0.000000 12.350000, # S 0.910448 29.719697 0.477612 0.626866 21.912687, # 3 C 0.652174 14.062500 0.565217 0.826087 14.694926, # Q 0.727273 22.850000 0.212121 0.242424 10.307833, # S 0.375000 23.223684 1.238636 1.000000 18.670077, # male 1 C 0.404762 40.111111 0.238095 0.333333 93.536707, # Q 0.000000 44.000000 2.000000 0.000000 90.000000, # S 0.354430 41.897188 0.329114 0.253165 52.949947, # 2 C 0.200000 25.937500 0.500000 0.500000 25.421250, # Q 0.000000 57.000000 0.000000 0.000000 12.350000, # S 0.154639 30.875889 0.329897 0.195876 19.232474, # 3 C 0.232558 25.016800 0.232558 0.139535 9.352237, # Q 0.076923 28.142857 0.589744 0.128205 11.924251, # S 0.128302 26.574766 0.528302 0.252830 13.307149, # Survived Pclass Age SibSp Parch Fare, # female 0.742038 2.159236 27.915709 0.694268 0.649682 44.479818, # male 0.188908 2.389948 30.726645 0.429809 0.235702 25.523893, pandas.DataFrameをGroupByでグルーピングし統計量を算出, pandasのピボットテーブルでカテゴリ毎の統計量などを算出, pandasのcrosstabでクロス集計（カテゴリ毎の出現回数・頻度を算出）, pandasのMultiindexの指定・追加・解除・ソート・レベル変更, pandasのMultiIndexから任意の行・列を選択、抽出, pandas.DataFrameの行・列を指定して削除するdrop, pandas.DataFrame, Seriesの先頭・末尾の行を返すheadとtail, pandasで欠損値NaNを前後の値から補間するinterpolate, pandas.DataFrame, Seriesを辞書に変換（to_dict）, pandasのデータ型dtype一覧とastypeによる変換（キャスト）, pandasのjson_normalizeで辞書のリストをDataFrameに変換, Python, pandasでwebページの表（htmlのtable）をスクレイピング, pandasで数値を丸める（四捨五入、偶数への丸め）, pandasでカテゴリ変数をダミー変数に変換（get_dummies）, pandas.DataFrameから特定の型dtypeの列を抽出（選択）, NumPy, pandasのValueError: ...one element is ambiguousの対処法, pandasの文字列から正規表現で抽出して新たな列を生成, pandasでExcelファイル（xlsx, xls）の読み込み（read_excel）, pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出（選択）, pandas.DataFrameの各列間の相関係数を算出、ヒートマップで可視化, pandasでcsv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table）, Pythonデータサイエンスハンドブック, Pythonによるデータ分析入門 第2版.

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