python – 在Pandas中使用multiIndexing时显示所有索引值

内容导读

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内容图文

我希望在查看我的DataFrame时,我会看到multiIndex的所有值,包括后续行对其中一个级别具有相同索引的时间.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

熊猫是否有能力做到这一点？

解决方法:

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

如果整个笔记本需要此显示选项,则可以按以下方式一次性设置该选项：

# if permanent use
import pandas as pd
pd.options.display.multi_sparse = False

Documentation：

display.multi_sparse
True
“Sparsify” MultiIndex display (don’t display repeated elements in outer levels within groups)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在Pandas中使用multiIndexing时显示所有索引值全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在Pandas中使用multiIndexing时显示所有索引值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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