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熊猫数据帧多索引将多索引的一个级别转换为另一个轴,同时将另一个级别保持在原始轴中。

multi-index dataframe pandas python

Sushovan Mandal · 技术社区 · 7 年前

我在行索引器中有一个pandas dataframe with multiindex


   
    
     
      
       
      
     
     
      此数据框是由
      
       groupby
      
      操作的结果,然后从3级
      
       多索引进行切片。我希望“日期”行索引器保持不变,但将行索引器的“slabtype”级别移入列索引器,其中不可用的值为
       
        nan
       
       。
      
     
     
      
       这就是我想说的:
      
      
       
        
       
      
      
       我需要做什么操作来实现这一点?另外,如果问题的标题可以改进,请建议这样。
       
       
      
      
      
      
       此数据帧是
       
        groupby
       
       操作,然后从3层切片
       
        多指标
       
       .I希望保留“日期”行索引器,但将行索引器的“slabType”级别移入列索引器,其中不可用的值为
       
        NaN
       
       .
      
      
       这就是我想说的:
      
      
       
        
       
      
      
      
      
       我需要做什么操作来实现这一点?另外,如果问题的标题可以改进,请建议这样做。

2 回复 | 直到 7 年前

jezrael 7 年前

使用 unstack SlabLT 以下内容:

print (df['SlabLT'].unstack())

MultiIndex mean 以下内容:

print (df.groupby(level=[0,1])['SlabLT'].mean().unstack())

以下内容:

df = pd.DataFrame({'date':['2017-10-01','2017-10-08','2017-10-08','2017-10-15', '2017-10-15'],
                   'SlabType':['UOM2','AMOUNT','UOM2','AMOUNT','AMOUNT'],
                   'SlabLT':[1,6000,1,6000,5000]}).set_index(['date','SlabType'])

print (df)
                     SlabLT
date       SlabType        
2017-10-01 UOM2           1
2017-10-08 AMOUNT      6000
           UOM2           1
2017-10-15 AMOUNT      6000 <-duplicated MultiIndex '2017-10-15', 'AMOUNT'
           AMOUNT      5000 <-duplicated MultiIndex '2017-10-15', 'AMOUNT'

print (df['SlabLT'].unstack())

print (df.groupby(level=[0,1])['SlabLT'].mean())
date        SlabType
2017-10-01  UOM2           1
2017-10-08  AMOUNT      6000
            UOM2           1
2017-10-15  AMOUNT      5500
Name: SlabLT, dtype: int64

print (df.groupby(level=[0,1])['SlabLT'].mean().unstack())
SlabType    AMOUNT  UOM2
date                    
2017-10-01     NaN   1.0
2017-10-08  6000.0   1.0
2017-10-15  5500.0   NaN

Andy 7 年前

既然你有 NaN pivot table

df 'SlabLT' date SlabType

df.reset_index().pivot_table(values = 'SlabLT', index = 'date', columns = 'SlabLT')

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