Pandas 获取具有复合索引的数据帧的行号答案

【问题标题】：Pandas get row number of dataframe with composite indexPandas 获取具有复合索引的数据帧的行号
【发布时间】：2023-03-05 21:16:01
【问题描述】：

我有一个包含 .csv 文件的目录，其中包含 60 分钟的股票数据柱，以及一个 Python 脚本，用于将它们全部加载到 pandas 数据框中，并在符号和日期时间上编制索引，如下所示；

import pandas as pd
import glob
import numpy as np

allFiles = glob.glob("D:\\Data\\60 Min Bar Stocks\\*.csv")
frame = pd.DataFrame()
list_ = []
for file_ in allFiles:
    df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0)
    list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)

frame.set_index(['Symbol','Date'],inplace=True)

print(frame.loc["AAL", :])
print(frame.loc["AAL", :].loc["05-Jun-2017 09:00", :])

第一次打印带回以下内容；

                   Open   High    Low   Close   Volume
Date                                                  
05-Jun-2017 09:00  49.53  49.88  49.40  49.64   560155

05-Jun-2017 10:00  49.58  49.89  49.58  49.85   575165

第二次打印带回以下内容；

Open          49.53
High          49.88
Low           49.40
Close         49.64
Volume    560155.00
Name: 05-Jun-2017 09:00, dtype: float64

如何在数据框中找到该单独行的行索引，然后获得一个切片，该切片是由前一行、当前行和接下来的 10 行组成的 12 行？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe slice

【解决方案1】：

我认为您需要get_loc 来获取MultiIndex 的位置，然后通过iloc 选择：

d = '05-Jun-2017 09:00'
s = 'AAL'

pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[pos-1:pos + 11]
print (df1)

但如果t 是第一个值或10 最后一个值，则会出现问题：

df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+11,len(df.index))]

示例：

print (df)
                            Open    High     Low   Close  Volume
Symbol Date                                                     
AAL    05-Jun-2017 08:00  1.1801  1.1819  1.1801  1.1817       4
       05-Jun-2017 09:00  1.1817  1.1818  1.1804  1.1814      18
       05-Jun-2017 10:00  1.1817  1.1817  1.1802  1.1806      12
       05-Jun-2017 11:00  1.1807  1.1815  1.1795  1.1808      26
       05-Jun-2017 12:00  1.1803  1.1806  1.1790  1.1806       4
       05-Jun-2017 13:00  1.1801  1.1801  1.1779  1.1786      23
       05-Jun-2017 14:00  1.1795  1.1801  1.1776  1.1788      28
       05-Jun-2017 15:00  1.1793  1.1795  1.1782  1.1789      10
       05-Jun-2017 16:00  1.1780  1.1792  1.1776  1.1792      12
       05-Jun-2017 17:00  1.1788  1.1792  1.1788  1.1791       4

d = '05-Jun-2017 09:00'
s = 'AAL'

pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
                            Open    High     Low   Close  Volume
Symbol Date                                                     
AAL    05-Jun-2017 08:00  1.1801  1.1819  1.1801  1.1817       4
       05-Jun-2017 09:00  1.1817  1.1818  1.1804  1.1814      18
       05-Jun-2017 10:00  1.1817  1.1817  1.1802  1.1806      12
       05-Jun-2017 11:00  1.1807  1.1815  1.1795  1.1808      26
       05-Jun-2017 12:00  1.1803  1.1806  1.1790  1.1806       4
       05-Jun-2017 13:00  1.1801  1.1801  1.1779  1.1786      23
       05-Jun-2017 14:00  1.1795  1.1801  1.1776  1.1788      28
       05-Jun-2017 15:00  1.1793  1.1795  1.1782  1.1789      10
       05-Jun-2017 16:00  1.1780  1.1792  1.1776  1.1792      12
       05-Jun-2017 17:00  1.1788  1.1792  1.1788  1.1791       4

不可能选择上一行，因为时间戳t 是索引的第一个值：

d = '05-Jun-2017 08:00'
s = 'AAL'

pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
                            Open    High     Low   Close  Volume
Symbol Date                                                     
AAL    05-Jun-2017 08:00  1.1801  1.1819  1.1801  1.1817       4
       05-Jun-2017 09:00  1.1817  1.1818  1.1804  1.1814      18
       05-Jun-2017 10:00  1.1817  1.1817  1.1802  1.1806      12
       05-Jun-2017 11:00  1.1807  1.1815  1.1795  1.1808      26
       05-Jun-2017 12:00  1.1803  1.1806  1.1790  1.1806       4
       05-Jun-2017 13:00  1.1801  1.1801  1.1779  1.1786      23
       05-Jun-2017 14:00  1.1795  1.1801  1.1776  1.1788      28
       05-Jun-2017 15:00  1.1793  1.1795  1.1782  1.1789      10
       05-Jun-2017 16:00  1.1780  1.1792  1.1776  1.1792      12
       05-Jun-2017 17:00  1.1788  1.1792  1.1788  1.1791       4

不可能选择下一行的所有 10 个，因为 t 是后面的 3.rd 值：

d = '05-Jun-2017 15:00'
s = 'AAL'

pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
                            Open    High     Low   Close  Volume
Symbol Date                                                     
AAL    05-Jun-2017 14:00  1.1795  1.1801  1.1776  1.1788      28
       05-Jun-2017 15:00  1.1793  1.1795  1.1782  1.1789      10
       05-Jun-2017 16:00  1.1780  1.1792  1.1776  1.1792      12
       05-Jun-2017 17:00  1.1788  1.1792  1.1788  1.1791       4

【讨论】：

谢谢！这是可行的，但有一个小问题，我认为这与数据框的整体排序顺序有关。文件中的最后一个符号是 ZION，“AAL”之后的符号是“AAPL”，所以当我使用您的解决方案时，我实际得到的是 2017 年 6 月 6 日 ZION 的最后一个条目，AAL 的 8 个条目2017 年 6 月 7 日，然后是 2017 年 6 月 7 日 AAPL 的前 3 个条目...我如何按符号然后按日期对其进行排序，以便此切片仅返回 AAL 的行？
知道了！我添加了以下行，现在它可以工作了； frame.sort_index(inplace=True)