ในการส่งคืน MultiIndex โดยลบหลายระดับโดยใช้ชื่อระดับ ให้ใช้ MultiIndex.droplevel() เมธอดและตั้งค่าหลายระดับ (ชื่อระดับ) ที่จะลบออกเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า สร้างอาร์เรย์ - arrays = [[2,

หากต้องการสลับระดับของ MultiIndex ให้ใช้ swaplevel() วิธีการในแพนด้า ควรกล่าวถึงระดับที่จะสลับเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า สร้างอาร์เรย์ - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chr

ในการจัดเรียงระดับใหม่โดยใช้ชื่อระดับใน MultiIndex ให้ใช้ MultiIndex.reorder_levels() วิธีการในแพนด้า ส่งผ่านระดับ (ชื่อระดับ) เพื่อจัดเรียงใหม่เป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า สร้างอาร์เรย์ -

ในการจัดเรียงระดับใหม่ใน MultiIndex ให้ใช้ MultiIndex.reorder_levels() วิธีการในแพนด้า ตั้งค่าลำดับของระดับโดยใช้พารามิเตอร์คำสั่ง ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า สร้างอาร์เรย์ - arrays = [[2, 4, 3, 1], ['

ในการรับตำแหน่งสำหรับป้ายกำกับหรือสองป้ายกำกับใน MultiIndex ให้ใช้ MultiIndex.get_loc() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('

ในการรับตำแหน่งสำหรับลำดับของป้ายกำกับใน MultiIndex ให้ใช้ MutiIndex.get_locs() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrst'), list('kytssp&

ในการรับตำแหน่งและดัชนีแบบแบ่งส่วนสำหรับป้ายกำกับ/ระดับที่ร้องขอใน MultiIndex ให้ใช้ get_loc_level() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'

ในการรับตำแหน่งและดัชนีแบบแบ่งส่วนสำหรับป้ายกำกับ/ระดับที่ร้องขอใน MultiIndex ให้ใช้ get_loc_level() วิธีการในแพนด้า ใช้ drop_level พารามิเตอร์และตั้งค่าเป็น เท็จ เพื่อหลีกเลี่ยงการลดระดับ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับ

ในการส่งคืนเวกเตอร์ของค่าป้ายกำกับสำหรับระดับที่ร้องขอใน MultiIndex ให้ใช้ multiIndex.get_level_values() กระบวนการ. ตั้งชื่อระดับเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.MultiIndex.fr

ในการส่งคืนเวกเตอร์ของค่าป้ายกำกับโดยใช้ตำแหน่งจำนวนเต็มของระดับใน MultiIndex ให้ใช้ MultiIndex.get_level_values() วิธีการในแพนด้า กำหนดระดับเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.M

ในการส่งคืนเวกเตอร์ของค่าป้ายกำกับโดยใช้ชื่อระดับใน MultiIndex ให้ใช้ MultiIndex.get_level_values() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd MultiIndex เป็นวัตถุดัชนีหลายระดับหรือแบบลำดับชั้นสำหรับวัตถุแพนด้า - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'

ในการสร้าง datetime เราจะใช้ date_range() ช่วงเวลาและเขตเวลาจะถูกตั้งค่าด้วยความถี่ด้วย ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีระยะเวลา 8 และความถี่เป็น M คือเดือน เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/ซิดนีย์ − datetime = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=8, tz=

ในการดึงปีจาก DateTimeIndex ด้วยความถี่ของอนุกรมเวลาที่เฉพาะเจาะจง ให้ใช้ DateTimeIndex.year ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีระยะเวลา 6 และความถี่เป็น Y เช่นปี เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/ซิดนีย์ − datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55&#

ในการดึงหมายเลขเดือนจาก DateTimeIndex ด้วยความถี่ของอนุกรมเวลาที่ระบุ ให้ใช้ DateTimeIndex.month ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีระยะเวลา 6 และความถี่เป็น M คือเดือน เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/ซิดนีย์ − datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:3

ในการดึงปีจาก DateTimeIndex ด้วยความถี่ของอนุกรมเวลาที่ระบุ ให้ใช้ DateTimeIndex.day ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex โดยมีคาบ 6 และความถี่เป็น D คือวัน เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/ซิดนีย์ − datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=

ในการปัดเศษ DateTimeIndex ด้วยความถี่วินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.round() กระบวนการ. สำหรับความถี่วินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘S’ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นวินาที - datetimeindex = pd.date_range('2021-09

ในการปัดเศษ DateTimeIndex ด้วยความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.round() กระบวนการ. สำหรับความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘ms’ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นวินาที - datetimeindex = pd.date_range(&

ในการปัดเศษ DateTimeIndex ด้วยความถี่เป็นทวีคูณของหน่วยเดียว ให้ใช้ DateTimeIndex.round() กระบวนการ. ตั้งค่า ความถี่ พารามิเตอร์ความถี่ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีช่วงเวลา 5 และความถี่เป็น H เช่นชั่วโมง - datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07

ในการปัดเศษ DateTimeIndex ด้วยความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.round() กระบวนการ. สำหรับความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า เรา . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นวินาที - datetimeindex = pd.date_range(&#

ในการดำเนินการขั้นต่ำใน DateTimeIndex ด้วยความถี่รายชั่วโมง ให้ใช้ DateTimeIndex.floor() กระบวนการ. สำหรับความถี่รายชั่วโมง ให้ใช้ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า H . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นนาที - datetimeindex = pd.date_ran