使用系列的索引索引 Pandas 数据框答案

【问题标题】：Indexing a Pandas Dataframe using the index of a Series使用系列的索引索引 Pandas 数据框
【发布时间】：2018-09-03 15:58:26
【问题描述】：

我有一个 TimeSeries，我想提取前三个元素，并用它们创建一行包含三列的 Pandas 数据框。例如，我可以使用 Dictionary 轻松做到这一点。问题是我希望这一行 DataFrame 的索引成为 Series 的第一个元素的 Datetime 索引。在这里我失败了。

对于一个可重现的例子：

              CRM
Date    
2018-08-30  0.000442
2018-08-29  0.005923
2018-08-28  0.004782
2018-08-27  0.003243

pd.DataFrame({'Reg_Coef_5_1' : ts1.iloc[0][0], 'Reg_Coef_5_2' : ts1.shift(-5).iloc[0][0], \
              'Reg_Coef_5_3' : ts1.shift(-10).iloc[0][0]}, index = ts1.iloc[0].index )

我明白了：

     Reg_Coef_5_1   Reg_Coef_5_2    Reg_Coef_5_3
CRM   0.000442      0.001041        -0.00035

相反，我希望索引是“2018-08-30”一个日期时间对象。

【问题讨论】：

以你的例子shift(-5) 和shift(-10) 不会产生任何东西。你能用minimal reproducible example更新吗？

标签： python pandas dataframe indexing

【解决方案1】：

如果我对您的理解正确，您希望索引是一个日期对象，而不是您的示例中的“CRM”。只需相应地设置索引：index = [ts1.index[0]] 而不是 index = ts1.iloc[0].index。

df = pd.DataFrame({'Reg_Coef_5_1' : ts1.iloc[0][0], 'Reg_Coef_5_2' : ts1.shift(-5).iloc[0][0], \
              'Reg_Coef_5_3' : ts1.shift(-10).iloc[0][0]}, index = [ts1.index[0]] )

但正如 user10300706 所说，最终可能会有更好的方法来做你想做的事。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您只是想恢复索引位置，请执行以下操作：

index = ts1.index[0]

我会注意到，如果您将数据框向上移动（分别为 5/10），则索引不会对齐。但是，我假设您正在尝试构建一些滞后指标。

【讨论】：