用属性表示二维数据的最佳方式是什么？
What is the best way to represent 2D data with an attribute?
假设我有一个具有以下结构的 excel 文件：
Year
Type A
Type B
Type C
Type A
Type A
London
Paris
Lisbon
Spain
Berlin
2010
70
72
81
84
42
2011
20
32
31
82
92
2012
50
42
21
39
22
2013
72
12
51
82
52
使用 Pandas 或 Xarray 表示此内容的最佳方式是什么，同时能够：
- 获取类型 A（或任何其他类型）的所有城市并绘制年份
- 绘制所有城市，无论其类型如何
我考虑过重新排序 table，使用城市作为列，但我如何将每个城市类型设置为某种元数据，因为它并不是我真正想要表示的数据？
您可以先将数据整理成这种形式。
Year
Type
City
Value
2010
A
London
70
2010
A
Spain
84
2010
A
Berlin
42
...
...
...
...
获取 A 类（或任何其他类型）的所有城市并绘制年份：
df[df.Type == 'A'][['Year', 'City', 'Value']]
获取所有城市，无论其类型如何：
df[['Year', 'City', 'Value']]
假设我有一个具有以下结构的 excel 文件：
| Year | Type A | Type B | Type C | Type A | Type A |
|---|---|---|---|---|---|
| London | Paris | Lisbon | Spain | Berlin | |
| 2010 | 70 | 72 | 81 | 84 | 42 |
| 2011 | 20 | 32 | 31 | 82 | 92 |
| 2012 | 50 | 42 | 21 | 39 | 22 |
| 2013 | 72 | 12 | 51 | 82 | 52 |
使用 Pandas 或 Xarray 表示此内容的最佳方式是什么，同时能够：
- 获取类型 A（或任何其他类型）的所有城市并绘制年份
- 绘制所有城市，无论其类型如何
我考虑过重新排序 table，使用城市作为列，但我如何将每个城市类型设置为某种元数据，因为它并不是我真正想要表示的数据？
您可以先将数据整理成这种形式。
| Year | Type | City | Value |
|---|---|---|---|
| 2010 | A | London | 70 |
| 2010 | A | Spain | 84 |
| 2010 | A | Berlin | 42 |
| ... | ... | ... | ... |
获取 A 类（或任何其他类型）的所有城市并绘制年份：
df[df.Type == 'A'][['Year', 'City', 'Value']]
获取所有城市，无论其类型如何：
df[['Year', 'City', 'Value']]