หากต้องการส่งคืนดัชนีโดยลบระดับที่ระบุ ให้ใช้ multiIndex.droplevel() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างดัชนีหลายตัว พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', &

หากต้องการลบระดับโดยใช้ชื่อของระดับและส่งคืนดัชนี ให้ใช้ multiIndex.droplevel() วิธีการในแพนด้า ตั้งชื่อระดับที่จะลบเป็นพารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างดัชนีหลายตัว พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15,

หากต้องการลบหลายระดับโดยใช้ชื่อระดับและส่งคืนดัชนี ให้ใช้ multiIndex.droplevel() . ตั้งชื่อระดับเป็นพารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างดัชนีหลายตัว พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35,

ในการเติมค่า NaN ด้วยค่าที่ระบุในวัตถุดัชนี ให้ใช้ index.fillna() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วยค่า NaN บางส่วนเช่นกัน - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print

หากต้องการส่งคืนดัชนีโดยไม่มีค่า NaN ให้ใช้ index.dropna() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วยค่า NaN บางส่วนเช่นกัน - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("

หากต้องการลดค่าเมื่อระดับใดๆ เป็น NaN ในดัชนีหลายรายการ ให้ใช้ multiIndex.dropna() กระบวนการ. ตั้งค่าพารามิเตอร์ วิธี ด้วยค่า ใดๆ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np สร้างดัชนีหลายรายการด้วยค่า NaN บางส่วน พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี - multiIndex

หากต้องการลดค่าเมื่อทุกระดับเป็น NaN ในดัชนีหลายรายการ ให้ใช้ multiIndex.dropna() กระบวนการ. ตั้งค่าพารามิเตอร์ วิธี ด้วยคุณค่า ทั้งหมด . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np สร้างดัชนีหลายรายการพร้อมค่า NaN ทั้งหมด พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี - mul

หากต้องการแสดงว่ารายการใดในดัชนี Pandas เป็น NA ให้ใช้ index.isna() ในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วยค่า NaN - index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",ind

หากต้องการแสดงว่ารายการใดในดัชนี Pandas ไม่ใช่ NA ให้ใช้ index.notna() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วยค่า NaN - index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",i

ในการสร้างดัชนีที่มีค่าแปลงเป็น dtypes ให้ใช้ index.astype() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50.4, 10.2, 70.5, 110.5, 90.8, 50.6]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) แปลงประเภทข้อมูลเป็น int64

หากต้องการส่งคืนรายการค่าดัชนี ให้ใช้ index.to_list() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50.4, 10.2, 70.5, 110.5, 90.8, 50.6]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) กลับรายการ - print("\nList o

ในการสร้างซีรี่ส์ที่มีทั้งดัชนีและชื่อเดิม ให้ใช้ index.to_series() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี Pandas: index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products') แ

ในการสร้าง DataFrame ที่มีทั้งดัชนีและชื่อเดิม ให้ใช้ index.to_frame() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products') แ

หากต้องการสร้าง DataFrame จากดัชนีเดิมแต่บังคับใช้ดัชนีใหม่ ให้ใช้ index.to_frame() ตั้งค่าพารามิเตอร์ ดัชนี เป็น เท็จ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toy

ในการสร้าง IntervalArray จากทูเพิลที่มีลักษณะคล้ายอาร์เรย์ ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() กระบวนการ. ในการส่งคืนจุดสิ้นสุดที่ถูกต้องของแต่ละช่วงเวลาใน IntervalArray ให้ใช้ array.right ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากสิ่งอั

ในการสร้าง IntervalArray จากทูเพิลที่มีลักษณะคล้ายอาร์เรย์ ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() กระบวนการ. ในการส่งคืนปลายทางด้านซ้ายของแต่ละช่วงเวลาใน IntervalArray ให้ใช้ array.left ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากสิ่งอันดับเห

ในการสร้าง IntervalArray จากอาร์เรย์ของการแยก ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ - array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) แสดงช่วงเวลา - print("Our Inte

ในการสร้าง IntervalArray จากอาร์เรย์ของการแยก ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() . หากต้องการส่งคืนจุดสิ้นสุดด้านซ้ายของแต่ละช่วงเวลา ให้ใช้ array.left ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ - array = pd.arrays.Inte

ในการสร้าง IntervalArray จากอาร์เรย์ของการแยก ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() . หากต้องการส่งคืนจุดสิ้นสุดที่ถูกต้องของแต่ละช่วงเวลา ให้ใช้ array.right ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ - array = pd.arrays.I

ในการสร้าง IntervalArray จากอาร์เรย์ของการแยก ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() ในการตรวจสอบช่วงเวลาถูกปิดทางด้านซ้ายหรือด้านขวา ทั้งสองอย่างหรือไม่ใช้คุณสมบัติ array.closed ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ ช่วงเวลาจ