[英]Pandas pivot_table using a given list of indices and columns
我想幫助弄清楚如何將pandas數據框轉換為具有給定索引和列列表的表(而不是pandas自動選擇索引和列的默認行為)。 如果這是微不足道的道歉。 我是python / pandas的新手。
考慮以下數據幀:
import pandas
import numpy as np
import datetime
data = {
'ticker' : np.array(['AAPL',
'AAPL',
'IBM',
'XOM']),
'trade_date' : np.array([datetime.datetime(2015,01,01),
datetime.datetime(2015,04,02),
datetime.datetime(2099,01,01),
datetime.datetime(2015,03,01)]),
'price' : np.array([10.0, 15.6, 20.9, 13.5])
}
x = pandas.DataFrame(data)
在pivot_table上,
x.pivot_table(values = "price", index = "trade_date", columns = "ticker")
結果是:
ticker AAPL IBM XOM
trade_date
2015-01-01 10.0 NaN NaN
2015-03-01 NaN NaN 13.5
2015-04-02 15.6 NaN NaN
2099-01-01 NaN 20.9 NaN
但是,我想要的是:
ticker A AA AAPL IBM XOM
trade_date
2015-01-01 NaN NaN 10.0 NaN NaN
2015-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN
2015-03-01 NaN NaN NaN NaN 13.5
2015-04-02 NaN NaN 15.6 NaN NaN
2099-01-01 NaN NaN NaN 20.9 NaN
在pivot_table()中似乎沒有任何規定強制使用一組索引和列。
有這么快的方法嗎? 數據集相當大,有助於快速完成。
轉動后我會重新索引:
In [11]: df = x.pivot_table(values = "price", index = "trade_date", columns = "ticker")
In [12]: df
Out[12]:
ticker AAPL IBM XOM
trade_date
2015-01-01 10.0 NaN NaN
2015-03-01 NaN NaN 13.5
2015-04-02 15.6 NaN NaN
2099-01-01 NaN 20.9 NaN
In [13]: df.reindex_axis(["A", "AA", "AAPL", "IBM", "XOM"], axis=1)
Out[13]:
ticker A AA AAPL IBM XOM
trade_date
2015-01-01 NaN NaN 10.0 NaN NaN
2015-03-01 NaN NaN NaN NaN 13.5
2015-04-02 NaN NaN 15.6 NaN NaN
2099-01-01 NaN NaN NaN 20.9 NaN
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.