男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。プログラミングpythonsuckamonpandasには階層型インデックスという概念がある。あるデータセットに対して、複数のインデックスを階層として持たせることができるのだ。階層型インデックスは、ピボットテーブルの作成やデータの変形など、グループによるデータ操作をする場合に重要な機能となる。階層型データをデータフレームに変換するデータフレームのインデックスに階層を持たせる階層型インデックスを用いたデータセット簡単な例を見てみよう。float64出力結果を見ると、1列目に空値が複数見られるが、これは直前の行のラベルをインデックスとして使うことを意味する。別途indexプロパティを使えば詳しいインデックス情報を確認することができる。階層型インデックスのメリットとして、部分集合を簡単に抽出できることが挙げられる。様々な抽出例を紹介する。float64内側のインデックスを指定して抽出することも可能だ。float64階層型データをデータフレームに変換するunstack関数を使うことで、先程の例で使用したデータをデータフレームに変換することができる。1.958301また、逆にデータフレームを階層型インデックスを持つオブジェクトに戻す場合はstack関数を使う。float64データフレームのインデックスに階層を持たせるここまでは、シリーズをベースに例を紹介してきたが、データフレームのインデックスにも階層を持たせることができる。11参照方法についてはシリーズ同様、様々な方法がある。ランダムサンプリングの例でトランプのデッキを作...2019年9月17日Matplotlibによるプロットと可視化プロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。