Multiindex格式如下：（a, b, c, ...），
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index
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column
|
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(a1,b1,c1)
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d1
|
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(a2,b2,c2)
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d2
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直接调用函数reset_index()，Multiindex中（a, b, c, ...）就变成columns了，index重置为（0,1,2,...), 如下：
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index
|
|
|
|
column
|
|
0
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a1
|
b1
|
c1
|
d1
|
|
1
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a2
|
b2
|
c2
|
d2
|
pandas
层次性索引
MultiIndex
变化操作需求背景问题求解
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1、有没有方法可以向如图”平仓订单数“的下级插入2个占比字段？即跟”平仓订单数“下的亏损、盈利字段同级别
2、有没办法把
列
的级别调整为如图所示表格？
由于没有真实的数据，这里就是使用0-15共16个数据创建四行四
列
的数据，创建的数据结果如下
impor
Pandas
中如何将多层索引转换为单层索引？
有时，在DataFrame中使用单层索引会更容易。在这篇文章中，我将向您展示一个技巧，以扁平化
MultiIndex
Pandas
列
以创建单个索引DataFrame。
首先，创建一个示例DataFrame：
import
pandas
as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(3,size=(4, 3)), index = ['apples','apples','oranges','o
HSql 行
列
转换(collect_list/set, lateral view + explode/posexplode)
pandas
行
列
转换
1、一个array字段纵向扩展(多行) explode(col)
2、一个array字段横向扩展(多
列
) .str.split(,expand=True)
3、行转
列
(某些字段值转换为表头) pd.pivot
4、
列
转行（部分
列
名转换位一
列
数据值）pd.melt
5、多
列
合并两
列
（
列
合并）pd.lreshape
如何建立多重索引import
pandas
as PDdf = PD.DataFrame()
df['a'] = list(range(10,30,2))
df['b'] = df['a'] // 10
df.index.name = 'id'
#drop : boolean, default True Delete columns to be used as the new index
1、Multi-Index API 是EOS提供的访问数据库的C++接口，使智能合约能够读取和修改EOS数据库中的数据；
2、Multi-Index源文件位置在：eos/contracts/eosiolib/multi_index.hpp；
3、Multi-Index来源于boost库的boost::multi_index，但又有一些重要不同，eos中使用e...
In [16]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index)
In [17]: df
Out[17]:
first bar baz foo qux \
我们在日常生活中遇到的数据问题绝大部分是一维或者二维问题，那么
pandas
的Series和Dataframe就可以进行对应的存储和表示；
但是，生活中有的问题的数据就需要多多个维度去观察（例如OLAP中的上钻、下钻、聚合等），这时候维度就大于2维，数据对应的索引也就会大于一两个键；
pandas
的API中提供了panel和panel4D来支持3维和4维数据的存储；
但是，在实践中大家习惯了
