[英]Multiplying a pd.Series vector against a multindex pd.Dataframe
我有一个熊猫系列和一个熊猫多索引数据帧。
以下是一个简单的例子:
iterables = [['milk', 'honey', 'dates'], ['jan', 'feb', 'mar', 'apr']]
i = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['good', 'month'])
xf = pd.DataFrame(index = i)
xf['price'] = np.random.randint(1, 25, xf.shape[0])
allocation_vector = pd.Series([0.3, 0.6, 0.1], index = ['milk', 'honey', 'dates'])
此数据框表示“每月jan到apr的三种产品的价格”.asign_vector代表价格的一小部分份额。
我想要实现的是将分配向量乘以我的数据帧,得到一系列索引'jan','feb','mar','apr'以及等于该月份dotproduct的值(IE: jan_date_price*date_pct + jan_milk_price*milk_pct + jan_honey_price*jan_pct
for jan,feb,mar,apr)
我只能通过讨厌的迭代hacky解决方案来解决这个问题。 我认为必须有更多的pythonic方法来做到这一点,并且我不必担心向量列的错误顺序与数据帧列的乘法等。当然,实际的数据帧有更多的列参与计算。
我相信你需要Series.mul
的第一级多个,然后按第一级求和:
np.random.seed(2019)
iterables = [['milk', 'honey', 'dates'], ['jan', 'feb', 'mar', 'apr']]
i = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['good', 'month'])
xf = pd.DataFrame(index = i)
xf['price'] = np.random.randint(1, 25, xf.shape[0])
print (xf)
price
good month
milk jan 9
feb 19
mar 6
apr 23
honey jan 16
feb 13
mar 11
apr 17
dates jan 17
feb 8
mar 6
apr 20
allocation_vector = pd.Series([0.3, 0.6, 0.1], index = ['milk', 'honey', 'dates'])
print (17*0.1+9*0.3+16*0.6)
14.0
s = xf['price'].mul(allocation_vector, level=0).sum(level=1)
print (s)
month
jan 14.0
feb 14.3
mar 9.0
apr 19.1
dtype: float64
或者通过Series.unstack
重新Series.unstack
,转置并使用DataFrame.dot
,但输出中的值顺序会发生变化:
s = xf['price'].unstack().T.dot(allocation_vector)
print (s)
month
apr 19.1
feb 14.3
jan 14.0
mar 9.0
dtype: float64
您可以使用join
和groupby
的组合实现您想要的效果,如下所示:
allocation_vector.name = 'pct'
xf = xf.join(allocation_vector, on='good')
xf['dotproduct'] = xf.price * xf.pct
print(xf)
结果数据框是:
price pct dotproduct
good month
milk jan 19 0.3 5.7
feb 8 0.3 2.4
mar 7 0.3 2.1
apr 15 0.3 4.5
honey jan 9 0.6 5.4
feb 10 0.6 6.0
mar 7 0.6 4.2
apr 11 0.6 6.6
dates jan 2 0.1 0.2
feb 14 0.1 1.4
mar 12 0.1 1.2
apr 7 0.1 0.7
然后您可以使用以下方法获得所需的结果:
print(xf.groupby('month')['dotproduct'].sum())
输出是:
month
apr 11.8
feb 9.8
jan 11.3
mar 7.5
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