在pandas MultiIndex數據幀中旋轉數據
[英]rotating data in pandas MultiIndex dataframe
問題描述
我有一個MultiIndex數據幀看起來像，這只是局部的。 2007年至2015年的年度范圍與每年相同的地方。
Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct \
Year Place
2007 Johore 1.26 1.07 1.21 1.27 1.33 1.28 1.67 1.88 1.89 1.86
Kedah 1.20 1.27 1.50 1.38 1.38 1.52 1.84 2.09 2.08 2.02
Kelantan 0.92 0.90 1.01 1.10 1.07 0.87 0.93 1.02 1.08 1.17
Malacca 1.62 1.45 1.64 1.52 1.50 1.40 1.75 1.80 2.03 2.14
N. Sembilan 0.98 0.94 1.11 1.07 1.10 1.16 1.46 1.58 1.61 1.71
Nov Dec
Year Place
2007 Johore 1.95 1.72
Kedah 1.79 1.39
Kelantan 1.29 0.97
Malacca 2.44 2.13
N. Sembilan 1.75 1.58
我想旋轉數據並獲得索引為月的單個索引數據幀（例如2007年1月，2007年2月），列是不同的位置。
我試過“彭亨”作為例子做了：
In [14]:
Pahang=df.xs('Pahang',level='Place')
In [15]:
Pahang.unstack().unstack().unstack()
Out[15]:
Year
2007 Jan 1.19
Feb 1.01
Mar 1.13
Apr 1.19
May 1.24
June 1.17
July 1.43
Aug 1.59
Sept 1.63
Oct 1.64
Nov 1.82
Dec 1.31
2008 Jan 1.57
Feb 1.36
Mar 1.56
...
2014 Oct 1.87
Nov 1.74
Dec 1.09
2015 Jan 0.93
Feb 1.02
Mar 1.28
Apr 1.51
May NaN
June NaN
July NaN
Aug NaN
Sept NaN
Oct NaN
Nov NaN
Dec NaN
Length: 108, dtype: float64
我按照自己的意願獲得了彭亨專欄。 我想知道是否有辦法以更快的方式遍歷所有地方，而不是一次只做一個地方。 謝謝！
4 個解決方案
解決方案1
3 2015-07-19 15:07:16
您可以對所有Places進行重塑，然后只選擇其中一個。
import pandas as pd
import numpy as np
# your data
# ===================================
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([np.arange(2007,2016,1), 'A B C D E'.split()], names=['Year', 'Place'])
df = pd.DataFrame( np.random.randn(45,12), columns='Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec'.split(), index=multi_index)
df
Jan Feb Mar ... Oct Nov Dec
Year Place ...
2007 A -0.1512 0.7274 -0.3218 ... 1.2547 -1.8408 1.2585
B 0.0856 -1.0458 -1.1428 ... 1.0194 1.1958 0.4905
C -1.2021 -0.6989 -0.0486 ... -0.8053 -0.4929 1.6475
D -1.9948 -0.3465 1.3036 ... -0.2490 0.6285 -0.0568
E 0.0928 -1.3905 0.7203 ... -0.1138 2.9552 -0.0272
2008 A -1.2595 1.3072 0.6121 ... -1.4275 0.8769 2.0671
B 0.3611 -0.4187 -2.9609 ... -1.2944 1.2752 -0.0947
C 1.6492 0.0340 -0.9743 ... 0.0550 1.4135 0.8862
D 0.9034 -0.2957 0.2152 ... 1.0947 -0.2405 0.0367
E 0.9566 1.1927 0.0852 ... 0.7396 0.8240 -1.6628
... ... ... ... ... ... ... ...
2014 A 0.7478 -0.8905 0.6238 ... -1.0907 -0.2919 0.3261
B 3.6764 -0.0601 1.2751 ... 0.3294 -1.3375 -1.5087
C 2.3460 -0.4181 0.0607 ... -0.8270 0.0536 -0.4353
D 0.9733 -0.6863 0.5278 ... -1.8206 0.4788 1.1438
E -0.3514 2.4570 -0.8567 ... 1.3434 -1.5634 -0.9984
2015 A 1.2849 -1.0657 -0.1173 ... -0.1733 0.0441 0.0922
B 0.5802 -0.5912 1.1193 ... -0.1296 -0.6374 -1.7727
C -0.5026 -1.3111 -0.5499 ... 0.7308 1.2570 0.8733
D -1.6482 -0.2213 0.3336 ... -1.3141 -2.0377 -1.1468
E -2.0796 -0.2808 -1.4079 ... -0.3052 0.7999 0.3516
[45 rows x 12 columns]
# processing
# ==================================
res = df.stack().unstack(level='Place')
Place A B C D E
Year
2007 Jan -0.1512 0.0856 -1.2021 -1.9948 0.0928
Feb 0.7274 -1.0458 -0.6989 -0.3465 -1.3905
Mar -0.3218 -1.1428 -0.0486 1.3036 0.7203
Apr -1.4641 2.0384 0.6518 0.8756 -1.4627
May -0.8896 -1.6627 0.6990 0.2008 0.7423
June -0.5339 -0.6629 0.1121 0.3618 1.3838
July -0.4851 0.6544 0.5251 0.3394 -0.7016
Aug -1.2445 0.9671 -1.0684 -0.4776 -0.2936
Sept 1.1330 -0.7543 1.6029 0.5543 0.3234
Oct 1.2547 1.0194 -0.8053 -0.2490 -0.1138
... ... ... ... ... ...
2015 Mar -0.1173 1.1193 -0.5499 0.3336 -1.4079
Apr -1.0528 0.2421 0.3419 -2.1137 -0.2836
May -1.0709 -0.1794 -0.2682 -0.3226 0.8654
June -1.4538 -0.7313 0.3177 -1.4008 1.1357
July -1.6210 -0.3815 -0.9876 0.1019 1.7450
Aug 0.5692 0.7679 1.1893 -0.9612 0.0903
Sept 0.2371 0.6740 0.9204 -0.2909 -0.8197
Oct -0.1733 -0.1296 0.7308 -1.3141 -0.3052
Nov 0.0441 -0.6374 1.2570 -2.0377 0.7999
Dec 0.0922 -1.7727 0.8733 -1.1468 0.3516
[108 rows x 5 columns]
# select one place
res['A']
Year
2007 Jan -0.1512
Feb 0.7274
Mar -0.3218
Apr -1.4641
May -0.8896
June -0.5339
July -0.4851
Aug -1.2445
Sept 1.1330
Oct 1.2547
...
2015 Mar -0.1173
Apr -1.0528
May -1.0709
June -1.4538
July -1.6210
Aug 0.5692
Sept 0.2371
Oct -0.1733
Nov 0.0441
Dec 0.0922
Name: A, dtype: float64
解決方案2
2 2015-07-19 14:41:43
而不是使用unstack掉指數的水平，你可以使用swaplevel ：
In [157]: df.xs('Johore',level='Place').unstack().swaplevel(0,1)
Out[157]:
Year
2007 Jan 1.26
Feb 1.07
Mar 1.21
Apr 1.27
May 1.33
June 1.28
July 1.67
Aug 1.88
Sept 1.89
Oct 1.86
dtype: float64
還有reorder_levels方法，如果您的MultiIndex具有多個級別並且需要執行多個交換，則該方法非常有用。
解決方案3
2 2015-07-19 15:03:03
我大致沿着和@HappyLeapSecond一樣思考，但是會添加它，因為它不太相同而且更加通用（對於所有行而不僅僅是特定行）。
首先，我將使用略有不同的樣本數據集。 另請注意，我在沒有多索引的情況下發布，因為單級索引更容易復制並粘貼到pandas中。
year place Jan Feb Mar Apr May June July Aug
0 2007 Johore 1.26 1.07 1.21 1.27 1.33 1.28 1.67 1.88
1 2007 Kedah 1.20 1.27 1.50 1.38 1.38 1.52 1.84 2.09
2 2007 Kelantan 0.92 0.90 1.01 1.10 1.07 0.87 0.93 1.02
3 2007 Malacca 1.62 1.45 1.64 1.52 1.50 1.40 1.75 1.80
4 2008 Johore 1.26 1.07 1.21 1.27 1.33 1.28 1.67 1.88
5 2008 Kedah 1.20 1.27 1.50 1.38 1.38 1.52 1.84 2.09
6 2008 Kelantan 0.92 0.90 1.01 1.10 1.07 0.87 0.93 1.02
7 2008 Malacca 1.62 1.45 1.64 1.52 1.50 1.40 1.75 1.80
然后，設置索引，使其與問題中的索引相當：
df = df.reset_index(drop=True).set_index(['year','place'])
Jan Feb Mar Apr May June July Aug
year place
2007 Johore 1.26 1.07 1.21 1.27 1.33 1.28 1.67 1.88
Kedah 1.20 1.27 1.50 1.38 1.38 1.52 1.84 2.09
Kelantan 0.92 0.90 1.01 1.10 1.07 0.87 0.93 1.02
Malacca 1.62 1.45 1.64 1.52 1.50 1.40 1.75 1.80
2008 Johore 1.26 1.07 1.21 1.27 1.33 1.28 1.67 1.88
Kedah 1.20 1.27 1.50 1.38 1.38 1.52 1.84 2.09
Kelantan 0.92 0.90 1.01 1.10 1.07 0.87 0.93 1.02
Malacca 1.62 1.45 1.64 1.52 1.50 1.40 1.75 1.80
然后是一些切換，求助等。數據中的主要“問題”是，您從行軸中的年份開始，但是在列軸中的月份。 因此，您需要做的是將年份索引從行移動到列。 這是在unstack(level='year') 。 其余部分基本上只是清理問題。
df.unstack(level='year').swaplevel(0,1,axis=1).T.sortlevel(0)
place Johore Kedah Kelantan Malacca
year
2007 Jan 1.26 1.20 0.92 1.62
Feb 1.07 1.27 0.90 1.45
Mar 1.21 1.50 1.01 1.64
Apr 1.27 1.38 1.10 1.52
May 1.33 1.38 1.07 1.50
June 1.28 1.52 0.87 1.40
July 1.67 1.84 0.93 1.75
Aug 1.88 2.09 1.02 1.80
2008 Jan 1.26 1.20 0.92 1.62
Feb 1.07 1.27 0.90 1.45
Mar 1.21 1.50 1.01 1.64
Apr 1.27 1.38 1.10 1.52
May 1.33 1.38 1.07 1.50
June 1.28 1.52 0.87 1.40
July 1.67 1.84 0.93 1.75
Aug 1.88 2.09 1.02 1.80
編輯添加：使用@KianxunLi的解決方案可以簡化最后一行。
df.stack().unstack(level='place')
這是一個更好的方法來解決在同一個索引上獲得年/月的問題並放在相反的索引上，但是我現在將這個答案留在這里，因為看到替代方法和解釋是有幫助的。
解決方案4
0 2015-07-19 14:35:47
你應該使用pandas.pivot 。 這里有一個例子： 數據幀內的Pandas轉置
從熊貓中的MultiIndex DataFrame提取和繪制數據
[英]Extracting and plotting data from a MultiIndex DataFrame in pandas
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