Pandas MultiIndex 中的重采样
[英]Resampling Within a Pandas MultiIndex
问题描述
我有一些分层数据，这些数据最终变成时间序列数据，看起来像这样：
df = pandas.DataFrame(
{'value_a': values_a, 'value_b': values_b},
index=[states, cities, dates])
df.index.names = ['State', 'City', 'Date']
df
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 0 10
2012-01-02 1 11
2012-01-03 2 12
2012-01-04 3 13
Savanna 2012-01-01 4 14
2012-01-02 5 15
2012-01-03 6 16
2012-01-04 7 17
Alabama Mobile 2012-01-01 8 18
2012-01-02 9 19
2012-01-03 10 20
2012-01-04 11 21
Montgomery 2012-01-01 12 22
2012-01-02 13 23
2012-01-03 14 24
2012-01-04 15 25
我想对每个城市进行时间重采样，所以像
df.resample("2D", how="sum")
会输出
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
原样， df.resample('2D', how='sum')让我
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
很公平，但我有点希望这能奏效：
>>> df.swaplevel('Date', 'State').resample('2D', how='sum')
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
在这一点上我真的没有想法了......有什么方法可以帮助我吗？
8 个解决方案
解决方案1
58 已采纳 2013-04-03 22:28:18
pd.Grouper允许您指定“目标对象的 groupby 指令”。 特别是，即使df.index不是DatetimeIndex ，您也可以使用它按日期分组：
df.groupby(pd.Grouper(freq='2D', level=-1))
level=-1告诉pd.Grouper在 MultiIndex 的最后一级中查找日期。 此外，您可以将其与索引中的其他级别值结合使用：
level_values = df.index.get_level_values
result = (df.groupby([level_values(i) for i in [0,1]]
+[pd.Grouper(freq='2D', level=-1)]).sum())
看起来有点尴尬，但using_Grouper比我原来的建议using_reset_index ：
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as DT
def using_Grouper(df):
level_values = df.index.get_level_values
return (df.groupby([level_values(i) for i in [0,1]]
+[pd.Grouper(freq='2D', level=-1)]).sum())
def using_reset_index(df):
df = df.reset_index(level=[0, 1])
return df.groupby(['State','City']).resample('2D').sum()
def using_stack(df):
# http://stackoverflow.com/a/15813787/190597
return (df.unstack(level=[0,1])
.resample('2D').sum()
.stack(level=[2,1])
.swaplevel(2,0))
def make_orig():
values_a = range(16)
values_b = range(10, 26)
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([DT.date(2012,1,1)+DT.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df = pd.DataFrame(
{'value_a': values_a, 'value_b': values_b},
index = [states, cities, dates])
df.index.names = ['State', 'City', 'Date']
return df
def make_df(N):
dates = pd.date_range('2000-1-1', periods=N)
states = np.arange(50)
cities = np.arange(10)
index = pd.MultiIndex.from_product([states, cities, dates],
names=['State', 'City', 'Date'])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(len(index),2)), index=index,
columns=['value_a', 'value_b'])
return df
df = make_orig()
print(using_Grouper(df))
产量
value_a value_b
State City Date
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
这是在 5000 行 DataFrame 上比较using_Grouper 、 using_reset_index和using_stack的基准测试：
In [30]: df = make_df(10)
In [34]: len(df)
Out[34]: 5000
In [32]: %timeit using_Grouper(df)
100 loops, best of 3: 6.03 ms per loop
In [33]: %timeit using_stack(df)
10 loops, best of 3: 22.3 ms per loop
In [31]: %timeit using_reset_index(df)
1 loop, best of 3: 659 ms per loop
解决方案2
42 2019-05-10 11:54:03
您需要groupby()方法并为您希望在结果 DataFrame 中维护的pd.Grouper的每个级别提供一个 pd.Grouper。 然后，您可以应用选择的操作。
要重新采样日期或时间戳级别，您需要使用选择的频率设置freq参数 - 不推荐使用使用pd.TimeGrouper()的类似方法，而使用带有freq参数集的pd.Grouper() 。
这应该为您提供所需的 DataFrame：
df.groupby([pd.Grouper(level='State'),
pd.Grouper(level='City'),
pd.Grouper(level='Date', freq='2D')]
).sum()
pandas 文档中的时间序列指南将resample()描述为：
...基于时间的 groupby，然后是对其每个组的归约方法。
因此，从技术上讲，使用groupby()应该与在具有单个索引的 DataFrame 上使用.resample()操作相同。
同一段指向关于重采样的食谱部分以获取更高级的示例，其中“ 使用 MultiIndex 进行分组”条目与此问题高度相关。 希望有帮助。
解决方案3
16 2013-04-04 14:16:04
使用堆栈/取消堆栈的替代方法
df.unstack(level=[0,1]).resample('2D', how='sum').stack(level=[2,1]).swaplevel(2,0)
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
Montgomery 2012-01-01 25 45
Georgia Savanna 2012-01-01 9 29
Atlanta 2012-01-03 5 25
Alabama Mobile 2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-03 29 49
Georgia Savanna 2012-01-03 13 33
笔记：
- 不知道性能比较
- 可能的熊猫错误 - stack(level=[2,1]) 工作，但 stack(level=[1,2]) 失败
解决方案4
10 2014-06-07 14:44:14
这有效：
df.groupby(level=[0,1]).apply(lambda x: x.set_index('Date').resample('2D', how='sum'))
value_a value_b
State City Date
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
如果 Date 列是字符串，则预先转换为 datetime：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
解决方案5
3 2017-05-22 18:53:41
我有同样的问题，有一段时间让我头晕目眩，但后来我阅读了0.19.2 docs中的.resample函数的文档，我看到有一个名为“level”的新kwarg可以用来指定MultiIndex 中的级别。
编辑： “新增功能”部分中的更多详细信息。
解决方案6
2 2015-11-20 19:38:50
我知道这个问题已经有几年的历史了，但我遇到了同样的问题，并找到了一个需要 1 行的更简单的解决方案：
>>> import pandas as pd
>>> ts = pd.read_pickle('time_series.pickle')
>>> ts
xxxxxx1 yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy1 2012-07-01 1
2012-07-02 13
2012-07-03 1
2012-07-04 1
2012-07-05 10
2012-07-06 4
2012-07-07 47
2012-07-08 0
2012-07-09 3
2012-07-10 22
2012-07-11 3
2012-07-12 0
2012-07-13 22
2012-07-14 1
2012-07-15 2
2012-07-16 2
2012-07-17 8
2012-07-18 0
2012-07-19 1
2012-07-20 10
2012-07-21 0
2012-07-22 3
2012-07-23 0
2012-07-24 35
2012-07-25 6
2012-07-26 1
2012-07-27 0
2012-07-28 6
2012-07-29 23
2012-07-30 0
..
xxxxxxN yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyN 2014-06-02 0
2014-06-03 1
2014-06-04 0
2014-06-05 0
2014-06-06 0
2014-06-07 0
2014-06-08 2
2014-06-09 0
2014-06-10 0
2014-06-11 0
2014-06-12 0
2014-06-13 0
2014-06-14 0
2014-06-15 0
2014-06-16 0
2014-06-17 0
2014-06-18 0
2014-06-19 0
2014-06-20 0
2014-06-21 0
2014-06-22 0
2014-06-23 0
2014-06-24 0
2014-06-25 4
2014-06-26 0
2014-06-27 1
2014-06-28 0
2014-06-29 0
2014-06-30 1
2014-07-01 0
dtype: int64
>>> ts.unstack().T.resample('W', how='sum').T.stack()
xxxxxx1 yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy1 2012-06-25/2012-07-01 1
2012-07-02/2012-07-08 76
2012-07-09/2012-07-15 53
2012-07-16/2012-07-22 24
2012-07-23/2012-07-29 71
2012-07-30/2012-08-05 38
2012-08-06/2012-08-12 258
2012-08-13/2012-08-19 144
2012-08-20/2012-08-26 184
2012-08-27/2012-09-02 323
2012-09-03/2012-09-09 198
2012-09-10/2012-09-16 348
2012-09-17/2012-09-23 404
2012-09-24/2012-09-30 380
2012-10-01/2012-10-07 367
2012-10-08/2012-10-14 163
2012-10-15/2012-10-21 338
2012-10-22/2012-10-28 252
2012-10-29/2012-11-04 197
2012-11-05/2012-11-11 336
2012-11-12/2012-11-18 234
2012-11-19/2012-11-25 143
2012-11-26/2012-12-02 204
2012-12-03/2012-12-09 296
2012-12-10/2012-12-16 146
2012-12-17/2012-12-23 85
2012-12-24/2012-12-30 198
2012-12-31/2013-01-06 214
2013-01-07/2013-01-13 229
2013-01-14/2013-01-20 192
...
xxxxxxN yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyN 2013-12-09/2013-12-15 3
2013-12-16/2013-12-22 0
2013-12-23/2013-12-29 0
2013-12-30/2014-01-05 1
2014-01-06/2014-01-12 3
2014-01-13/2014-01-19 6
2014-01-20/2014-01-26 11
2014-01-27/2014-02-02 0
2014-02-03/2014-02-09 1
2014-02-10/2014-02-16 4
2014-02-17/2014-02-23 3
2014-02-24/2014-03-02 1
2014-03-03/2014-03-09 4
2014-03-10/2014-03-16 0
2014-03-17/2014-03-23 0
2014-03-24/2014-03-30 9
2014-03-31/2014-04-06 1
2014-04-07/2014-04-13 1
2014-04-14/2014-04-20 1
2014-04-21/2014-04-27 2
2014-04-28/2014-05-04 8
2014-05-05/2014-05-11 7
2014-05-12/2014-05-18 5
2014-05-19/2014-05-25 2
2014-05-26/2014-06-01 8
2014-06-02/2014-06-08 3
2014-06-09/2014-06-15 0
2014-06-16/2014-06-22 0
2014-06-23/2014-06-29 5
2014-06-30/2014-07-06 1
dtype: int64
ts.unstack().T.resample('W', how='sum').T.stack()就是这样！ 非常简单，而且看起来非常高效。 我正在阅读的泡菜是 331M，所以这是一个非常强大的数据结构； 在我的 MacBook Pro 上重新采样只需几秒钟。
解决方案7
0 2017-07-14 14:32:11
我还没有检查过它的效率，但是我对多索引执行日期时间操作的本能方式是通过一种使用字典理解的手动“拆分-应用-组合”过程。
假设您的 DataFrame 未编制索引。 （您可以先执行.reset_index() ），其工作原理如下：
- 按非日期列分组
- 将“日期”设置为索引并对每个块重新采样
- 使用
pd.concat重新组装
最终代码如下所示：
pd.concat({g: x.set_index("Date").resample("2D").mean()
for g, x in house.groupby(["State", "City"])})
解决方案8
0 2021-04-25 00:34:57
我自己试过这个，很短也很简单（我只会使用 2 个索引，你会得到完整的想法）：
第 1 步：重新采样日期，但这会给你没有其他索引的日期：
new=df.reset_index('City').groupby('crime', group_keys=False).resample('2d').sum().pad()
这会给你日期和它的计数
第 2 步：以与日期相同的顺序获取分类索引：
col=df.reset_index('City').groupby('City', group_keys=False).resample('2D').pad()[['City']]
这将为您提供一个包含城市名称且与日期顺序相同的新列。
第 3 步：将数据框合并在一起
new_df=pd.concat([new, col], axis=1)
这很简单，你可以让它变得更短。
在MultiIndex Pandas DataFrame的两个级别中的日期上重新采样
[英]Resampling over dates in both levels of a MultiIndex Pandas DataFrame
用pandas.MultiIndex重采样：Resampler.aggregate（）和Resampler [column]
[英]Resampling with pandas.MultiIndex: Resampler.aggregate() & Resampler[column]
Pandas - 基于 MultiIndex 的条件重采样 DataFrame 基于 boolean 列
[英]Pandas - Conditional resampling on MultiIndex based DataFrame based on a boolean column
Pandas multiindex dataframe - 从multiindex中的一个索引中选择max
[英]Pandas multiindex dataframe - Selecting max from one index within multiindex
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