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在Pandas中重新索引多索引数据帧

pandas python-3.x

Evan · 技术社区 · 6 年前

index1 = range(3, 7)
index2 = range(1, 11)
values = [np.random.random() for x in index1]

df = pd.DataFrame(values, index=index1, columns=["values"])

print(df)
print(df.reindex(index2, fill_value=0))

输出:

     values
3  0.458003
4  0.945828
5  0.783369
6  0.784599
      values
1   0.000000
2   0.000000
3   0.458003
4   0.945828
5   0.783369
6   0.784599
7   0.000000
8   0.000000
9   0.000000
10  0.000000

新行的添加基于 index2 ,以及 y 0

现在,让我们为多索引df尝试类似的方法:

data_dict = {
    "scan": 1,
    "x": [2,3,5,7,8,9],
    "y": [np.random.random() for x in range(1,7)]
}

index1 = ["scan", "x"]
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict).set_index(index)
print(df)

index2 = list(range(4, 13))
print(df.reindex(index2, level="x").fillna(0))

输出:

               y
scan x          
1    2  0.771531
     3  0.451761
     5  0.434075
     7  0.135785
     8  0.309137
     9  0.838330
               y
scan x          
1    5  0.434075
     7  0.135785
     8  0.309137
     9  0.838330

4 )或更大(例如。, 10

实际的数据帧有6个索引级别和几十到几百行,但我认为这段代码抓住了问题所在。我花了一点时间看 df.realign df.join ,而且我花了很多时间,但我还没有找到解决办法。如果是复制品,我道歉!

2 回复 | 直到 6 年前

Sergey 6 年前

print(df.reindex(pd.MultiIndex.from_product([df.index.get_level_values(0).unique(), index2], names=['scan', 'x'])).fillna(0))
                y
scan x           
1    4   0.000000
     5   0.718190
     6   0.000000
     7   0.612991
     8   0.609323
     9   0.991806
     10  0.000000
     11  0.000000
     12  0.000000

Evan 6 年前

在@Sergey的解决方法的基础上,我得到了以下结果。我扩展了这个示例,使其具有更多的级别,更紧密地复制我自己的数据。

生成数据框:

data_dict = {
    "sample": "A", 
    "scan": 1,
    "meas_time": datetime.now(),
    "x": [2,3,5,7,8,9],
    "y": [np.random.random() for x in range(1,7)]
}

index1 = ["sample", "scan", "meas_time", "x"]
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict).set_index(index1)
print(df)

index2 = range(4, 13)
print(df.reindex(labels=index2, level="x").fillna(0))

实施Sergey的解决方案:

df.reindex(
    pd.MultiIndex.from_product(
        [df.index.get_level_values("sample").unique(),
         df.index.get_level_values("scan").unique(),
         df.index.get_level_values("meas_time").unique(),
         index2], 
        names=["sample", "scan", "meas_time", "x"])
    ).fillna(0)

.unique() 不包括,多个(产品?!?)为每个级别计算数据帧的长度。这可能是我的内核以前崩溃的原因;我没有包括 .

这看起来很奇怪 pandas .reset_index().set_index("x").reindex("blah").set_index([list])

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