在 Pandas 中使用 multiIndexing 时显示所有索引值
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【中文标题】在 Pandas 中使用 multiIndexing 时显示所有索引值【英文标题】:Showing all index values when using multiIndexing in Pandas 【发布时间】:2016-11-07 18:11:33 【问题描述】:我希望在查看我的 DataFrame 时,我会看到 multiIndex 的所有值,包括后续行对于其中一个级别具有相同索引时。这是一个例子:
arrays = [['20', '50', '20', '20'],['N/A', 'N/A', '10', '30']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Jim', 'Betty'])
pd.DataFrame([np.random.rand(1)]*4,index=index)
输出是:
0
Jim Betty
20 N/A 0.954973
50 N/A 0.954973
20 10 0.954973
30 0.954973
我想在西南角也有一个 20。也就是说,我希望我的 DataFrame 是:
0
Jim Betty
20 N/A 0.954973
50 N/A 0.954973
20 10 0.954973
20 30 0.954973
Pandas 有能力做到这一点吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您需要将display.multi_sparse
设置为False
:
#if need temporary use option
with pd.option_context('display.multi_sparse', False):
print (df)
0
Jim Betty
20 N/A 0.201643
50 N/A 0.201643
20 10 0.201643
20 30 0.201643
如果整个笔记本都需要此显示选项,则可以按如下方式一劳永逸地设置该选项:
# if permanent use
import pandas as pd
pd.options.display.multi_sparse = False
Documentation:
display.multi_sparse真 “稀疏化” MultiIndex 显示(不在组内的外层显示重复元素)
【讨论】:
以上是关于在 Pandas 中使用 multiIndexing 时显示所有索引值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 Cloud Datalab 中使用 Pandas 删除重复项(来自 bigquery)回溯错误
使用 Pandas 在 Python 中处理大型 SQL 查询?