如何使用多索引转换Pandas DataFrame？
使用以下DataFrame，如何在不让Pandas将移位后的值分配给其他索引值的情况下基于索引来移位“ beyer”列？
line_date line_race beyer
horse
Last Gunfighter 2013-09-28 10 99
Last Gunfighter 2013-08-18 10 102
Last Gunfighter 2013-07-06 8 103
.....
Paynter 2013-09-28 10 103
Paynter 2013-08-31 10 88
Paynter 2013-07-27 8 100
df['beyer'].shift(1) 生产…
line_date line_race beyer beyer_shifted
horse
Last Gunfighter 2013-09-28 10 99 NaN
Last Gunfighter 2013-08-18 10 102 99
Last Gunfighter 2013-07-06 8 103 102
.....
Paynter 2013-09-28 10 103 71
Paynter 2013-08-31 10 88 103
Paynter 2013-07-27 8 100 88
问题在于，佩恩特得到了分配最后一位战士的啤酒。相反，我希望它像这样…
line_date line_race beyer beyer_shifted
horse
Last Gunfighter 2013-09-28 10 99 NaN
Last Gunfighter 2013-08-18 10 102 99
Last Gunfighter 2013-07-06 8 103 102
.....
Paynter 2013-09-28 10 103 NaN
Paynter 2013-08-31 10 88 103
Paynter 2013-07-27 8 100 88
问题答案：
使用groupby/shift应用转移到各组分别：（感谢Jeff指出这个简化）
In [60]: df['beyer_shifted'] = df.groupby(level=0)['beyer'].shift(1); df
Out[61]:
line_date line_race beyer beyer_shifted
Last Gunfighter 2013-09-28 10 99 NaN
Last Gunfighter 2013-08-18 10 102 99
Last Gunfighter 2013-07-06 8 103 102
Paynter 2013-09-28 10 103 NaN
Paynter 2013-08-31 10 88 103
Paynter 2013-07-27 8 100 88
如果您有一个多索引，则可以通过将一系列ints或级别名称传递给groupby's level参数来对多个级别进行分组。
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问题内容： 我创建了这个功能： 该函数在2个索引中查找搜索词。Visual Studio向我显示以下消息： “已弃用。您可以在查询中指定_index以定位特定索引” 但是我该怎么办呢？ 问题答案： 由于不建议使用indexs查询，因此它目前仍可以使用，但不推荐使用该警告是可能在将来的主要版本中将其删除。 您可以通过以下方式实现与索引查询相同的功能： 产生以下查询JSON
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是否有Pandas解决方案（例如：使用numba或Cython）使用索引来/？ 我知道我可以使用、、或。但我想做的应该是微不足道的矢量化…我已经为我的实际用例（可运行代码）构建了一个简单的代理： 可能相关：如何在pandas中查询多索引索引列值
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问题内容： 我正在寻找一种在Numpy中的线性索引和多维索引之间进行相互转换的快速方法。 为了使我的用法具体化，我收集了N个粒子，每个粒子都分配了5个浮点值（尺寸），给出了Nx5数组。然后，我使用numpy.digitize对每个维度进行分箱，并选择适当的分箱边界，以在5维空间中为每个粒子分配一个分箱。 然后，binassign包含与多维索引对应的行。然后，如果我想将多维索引转换为线性索引，我想我
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我有一个多索引数据框（索引和）如下： 我想将转换为以下内容（其中索引转换为列，其中为值，保留为索引）： 我一直在努力做到这一点，但还没走多远。
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我的索引： 我必须将此格式转换为以下格式的列表：
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我有一个AWS DynamoDb购物车表，其项目结构如下- - 该表将作为主键， 作为索引或GSI， 作为索引或GSI。 我希望能够查询购物车表， 查找的项目。 我不知道这是否意味着查询- 我知道AWS DynamoDb表不能同时使用多个索引进行查询， 我遇到了以下问题，它有一个类似的用例，答案是建议创建一个复合键， 使用多个本地辅助索引DynamoDb进行查询 这是否意味着在将新项放入表中时，