如何生成一个新的 Pandas 数据框，将一些行压缩到一个新列中？

Question

我对 pandas DataFrame 相当陌生，但我一直在观看教程和阅读有关它的文档，但我无法完全找到一种方法来做我想做的事。我有一个按时间戳索引的 DataFrame，我想将某个时间段存储到一行中。图形化：

    # start date of the series
start_date='20130101'
# range of dates
dates = pd.date_range(start_date, periods=6)

# random dataframe
df = pd.DataFrame([["(1,1)","(1,2)"],
                   ["(2,1)","(2,2)"],
                   ["(3,1)","(3,2)"],
                   ["(4,1)","(4,2)"],
                   ["(5,1)","(5,2)"],
                   ["(6,1)","(6,2)"]], index=dates, columns=list('AB'))
print(df)
# range of bucketing periods, in this case I will get just three periods covering two days each
rng = pd.period_range(start_date, periods=3,freq='2D')

这会导致

              A      B
2013-01-01  (1,1)  (1,2)
2013-01-02  (2,1)  (2,2)
2013-01-03  (3,1)  (3,2)
2013-01-04  (4,1)  (4,2)
2013-01-05  (5,1)  (5,2)
2013-01-06  (6,1)  (6,2)

我现在想做的是生成一个新的数据框，其中我将rng = pd.period_range(start_date, periods=3,freq='2D') 中的句点作为索引，并将与该句点对应的行作为连续列：

              A      B      A1      B1
2013-01-01  (1,1)  (1,2)  (2,1)  (2,2)            
2013-01-03  (3,1)  (3,2)  (4,1)  (4,2)  
2013-01-05  (5,1)  (5,2)  (6,1)  (6,2)

我可以使用 Api 中的任何方法来执行此操作吗？ 我想我还需要生成 A1、B1 等新标签。

另外，经过我的思考，我可能会这样做

              A      A1      B      B1
2013-01-01  (1,1)  (2,1)  (1,2)  (2,2)            
2013-01-03  (3,1)  (4,1)  (3,2)  (4,2)  
2013-01-05  (5,1)  (6,1)  (5,2)  (6,2)

Answer 1

其中一种方法是将句点转换为timestamp 并制作一个数据框，然后使用ffill 方法将它们填充NaN，并将reshape based on index 设置为新的时间戳列作为索引，即

n = pd.DataFrame(rng.to_timestamp()).set_index(rng.to_timestamp())

result = pd.concat([df, n], axis=1).fillna(method='ffill').set_index(0)

result = result.set_index(result.groupby(level=0).cumcount(), append=True).unstack()

输出

甲乙 0 1 0 1 0 2013-01-01 (1,1) (2,1) (1,2) (2,2) 2013-01-03 (3,1) (4,1) (3,2) (4,2) 2013-01-05 (5,1) (6,1) (5,2) (6,2) 在 [1024] 中：