带有 MultiIndex 到 Numpy 矩阵的 Pandas DataFrame答案

【问题标题】：Pandas DataFrame with MultiIndex to Numpy Matrix带有 MultiIndex 到 Numpy 矩阵的 Pandas DataFrame
【发布时间】：2016-02-04 03:09:00
【问题描述】：

我有一个带有 2 个索引的 pandas DataFrame。（MultiIndex）我想得到一个像df.as_matrix(...) 这样的Numpy 矩阵，但这个矩阵的形状是(n_rows, 1)。我想要一个形状为(n_index1_rows, n_index2_rows, 1) 的矩阵。

有没有办法使用.groupby(...) 然后使用.values.tolist() 或.as_matrix(...) 来获得所需的形状？

编辑：数据

                                                              value  
current_date                  temp_date                                        
1970-01-01 00:00:01.446237485 1970-01-01 00:00:01.446237489   30.497100   
                              1970-01-01 00:00:01.446237494    9.584300   
                              1970-01-01 00:00:01.446237455   10.134200   
                              1970-01-01 00:00:01.446237494    7.803683   
                              1970-01-01 00:00:01.446237400   10.678700   
                              1970-01-01 00:00:01.446237373    9.700000   
                              1970-01-01 00:00:01.446237180   15.000000   
                              1970-01-01 00:00:01.446236961   12.928866   
                              1970-01-01 00:00:01.446237032   10.458800

这是一种想法：

np.array([np.resize(x.as_matrix(["value"]).copy(), (500, 1)) for (i, x) in df.reset_index("current_date").groupby("current_date")])

【问题讨论】：

您想要一个 3D 数组？或者只是一个包含索引和列的二维数组？
3D 数组。 np.array 中的所有值都应该是列值（不是索引）
您能否提供一些具有所需输出的示例数据？
完成。忽略时髦的日期时间
对不起，为什么要变成 3D 数组？你有两个索引（i=current_date 和 j=temp_date，大概有一些映射——现在 temp_date 没有排序，所以不清楚）和这些索引指定的值。那不是二维物体吗？

标签： numpy pandas matrix

【解决方案1】：

我认为您想要的是取消堆叠多索引，例如

df.unstack().values[:, :, np.newaxis]

编辑：如果您有重复的索引，取消堆叠将不起作用，您可能需要 pivot_table 代替：

pivoted = df.reset_index().pivot_table(index='current_date',
                                       columns='temp_date',
                                       aggfunc='mean')
arr = pivoted.values[:, :, np.newaxis]
arr.shape
# (10, 50, 1)

这是unstack 的完整示例。首先，我们将创建一些数据：

current = pd.date_range('2015', periods=10, freq='D')
temp = pd.date_range('2015', periods=50, freq='D')
ind = pd.MultiIndex.from_product([current, temp],
                                 names=['current_date', 'temp_date'])
df = pd.DataFrame({'val':np.random.rand(len(ind))},
                  index=ind)
df.head()
#                               val
# current_date temp_date           
# 2015-01-01   2015-01-01  0.309488
#              2015-01-02  0.697876
#              2015-01-03  0.621318
#              2015-01-04  0.308298
#              2015-01-05  0.936828

现在我们解开多重索引：我们将显示数据的第一个 4x4 切片：

df.unstack().iloc[:4, :4]
#                     val                                 
# temp_date    2015-01-01 2015-01-02 2015-01-03 2015-01-04
# current_date                                            
# 2015-01-01     0.309488   0.697876   0.621318   0.308298
# 2015-01-02     0.323530   0.751486   0.507087   0.995565
# 2015-01-03     0.805709   0.101129   0.358664   0.501209
# 2015-01-04     0.360644   0.941200   0.727570   0.884314

现在提取 numpy 数组，并按照您在问题中指定的方式重塑为 [nrows x ncols x 1]：

vals = df.unstack().values[:, :, np.newaxis]
print(vals.shape)
# (10, 50, 1)

【讨论】：

我在尝试取消堆叠时收到ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape。我有很多行，其中一些行具有相同的temp_date（但值不同）。我必须解开数百万个索引。有没有办法避免这种情况？重新索引temp_date 或类似的东西？
哦——不知道你有重复。在这种情况下，您需要进行某种聚合以获得所需的结果（并且您必须决定哪种聚合适合您的数据）数据透视表将是一个好方法：请参阅我上面的编辑。跨度>