代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Felix

强制显示索引值

pandas python

Felix · 技术社区 · 6 年前

我想从数据帧构造一个时间序列。它是多索引的,在一个索引中的每一个移动都对应于一个恒定的时间偏移。然而,这些指数并非都存在。我如何扩展数据(用于未来填充或其他插补),使某些级别的指数被迫具有其所有值?

# Example: here I0 is a running number and I1 to be forced to have 0 and 1 for every I0.

I0 | I1 || Value     ->    I0 | I1 || Value
---+----++-------          ---+----++-------
 0 |  0 ||   1              0 |  0 ||   1
   |  1 ||   2                |  1 ||   2
 1 |  0 ||   3              1 |  0 ||   3
 2 |  0 ||   5                |  1 ||   NaN
   |  1 ||   6              2 |  0 ||   5
 3 |  1 ||   8                |  1 ||   6
                            3 |  0 ||   NaN
                              |  1 ||   8

df = pd.DataFrame({'I0': [0,0,1,2,2,3], 'I1': [0,1,0,0,1,1], 'Value': [1,2,3,5,6,8]})
df = df.set_index(['I0', 'I1'])

澄清

我有数据帧的形式,索引已经设置好了。在最好的情况下,我希望能够操纵MultiIndex,这样就不必将级别转换回列。但如果需要的话我理解。

1 回复 | 直到 6 年前

Felix 6 年前

使用 MultiIndex.from_product 具有 Series.reindex :

df = pd.DataFrame({'I0': [0,0,1,2,2,3], 'I1': [0,1,0,0,1,1], 'Value': [1,2,3,5,6,8]})

mux = pd.MultiIndex.from_product([df['I0'].unique(), [0,1]], names=['I0','I1'])

mux = pd.MultiIndex.from_product([np.arange(df['I0'].max() + 1), 
                                  df['I1'].unique()], 
                                  names=['I0','I1'])

mux = pd.MultiIndex.from_product([df['I0'].unique(), df['I1'].unique()], names=['I0','I1'])
df = df.set_index(['I0', 'I1']).reindex(mux)

print (df)
       Value
I0 I1       
0  0     1.0
   1     2.0
1  0     3.0
   1     NaN
2  0     5.0
   1     6.0
3  0     NaN
   1     8.0

在一些讨论解决方案被更改之后—为了保留多索引的其他级别,首先需要将级别转换为整数(以避免作为字符串排序),然后使用 unstack 具有 stack . 保存 NaN 使用参数 dropna=False :

a = df.index.get_level_values(0).astype(int)
b = df.index.get_level_values(1).astype(int)
c = df.index.get_level_values(2)   # String index level
d = df.index.get_level_values(3).astype(int)

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([a, b, c, d], names=df.index.names)

df = df.unstack().stack(dropna=False)

推荐文章

Mainland · Python数据帧规范化值错误:列的长度必须与键相同

1 年前

user026 · 如何根据特定窗口的平均值(行数)创建新列?

1 年前

rpn · 如何在列[1]中连续第二次出现“0”时返回列[0]的值

1 年前