#python #pandas #dataframe #multi-index
#питон #панды #фрейм данных #многоиндексный
Вопрос:
Существует ли более простой функциональный способ сгруппировать столбцы в мультииндекс?
# Setup l = [...] l2,l3,l4 = do_things(l, [2,3,4]) d = {2:l2, 3:l3, 4:l4} # Or, l = l2 = l3 = l4 = list(range(20)) Проблемы с моими подходами:
# Cons: # * Complicated # * Requires multiple iterations over the dictionary to occur # in the same order. This is guaranteed as the dictionary is # unchanged but I'm not happy with the implicit dependency. df = pd.DataFrame ( zip(*d.values()) , index=l , columns=pd.MultiIndex.from_product([["group"], d.keys()]) ).rename_axis("x").reset_index().reset_index() # Cons: # * Complicated # * Multiple assignments df = pd.DataFrame(d, index=l).rename_axis("x") df.columns = pd.MultiIndex.from_product([["group"],df.columns]) df = df.reset_index().reset_index() Я ищу что-то вроде:
df = ( pd.DataFrame(d, index=l) . rename_axis("x") . group_columns("group") . reset_index().reset_index() ) Результат:
index x group 2 3 4 0 0 2 0 0 0 1 1 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 3 3 2 0 0 0 4 4 1 0 0 0 5 5 2 0 0 0 6 6 1 0 0 0 7 7 2 0 0 0 8 8 4 0 1 1 9 9 4 0 1 1 10 10 4 0 1 1 11 11 0 0 1 1 12 12 1 0 1 1 13 13 1 0 1 1 14 14 3 1 2 2 15 15 1 1 2 2 16 16 1 1 2 3 17 17 1 1 2 3 18 18 4 1 2 3 19 19 3 1 2 3 20 20 4 1 2 3 21 21 4 1 2 3 22 22 4 1 2 3 23 23 4 1 2 3 Комментарии:
1. Может быть, просто создать фрейм данных непосредственно из словаря и ?
ldf = pd.DataFrame({('index', ''): pd.RangeIndex(len(l)), ('x', ''): l} | {('group', k): v for k, v in d.items()})?2. Это был бы хороший ответ. Я бы заменил первую запись «индекс» на reset_index(). Как вы думаете, союз диктантов понятнее, чем расширение**? Я оставлю его открытым, чтобы получить другие ответы.
3. Я не думаю, что в любом случае это имеет значение. Это было именно так, как я начал, потому что я не был совсем уверен, каким должен быть результат, пока вы не внесли свои правки.
Ответ №1:
Вероятно, проще всего просто переформатировать словарь и передать его в конструктор фрейма данных:
# Sample Data size = 5 lst = np.arange(size) 10 d = {2: lst, 3: lst size, 4: lst (size * 2)} df = pd.DataFrame( # Add group level by changing keys to tuples {('group', k): v for k, v in d.items()}, index=lst ) Выход:
group 2 3 4 10 10 15 20 11 11 16 21 12 12 17 22 13 13 18 23 14 14 19 24 Обратите внимание, что кортежи автоматически интерпретируются как мультииндекс
За этим может следовать любая желаемая цепочка операций:
df = pd.DataFrame( {('group', k): v for k, v in d.items()}, index=lst ).rename_axis('x').reset_index().reset_index() df :
index x group 2 3 4 0 0 10 10 15 20 1 1 11 11 16 21 2 2 12 12 17 22 3 3 13 13 18 23 4 4 14 14 19 24 Также можно объединить шаги и напрямую сгенерировать полный кадр данных:
df = pd.DataFrame({ ('index', ''): pd.RangeIndex(len(lst)), ('x', ''): lst, **{('group', k): v for k, v in d.items()} }) df :
index x group 2 3 4 0 0 10 10 15 20 1 1 11 11 16 21 2 2 12 12 17 22 3 3 13 13 18 23 4 4 14 14 19 24 Естественно, можно использовать любую комбинацию понимания словаря и операций с пандами.