Pandas中group.nth的 "扁平化 "输出[英] "Flattening" output of group.nth in Pandas

本文是小编为大家收集整理的关于Pandas中group.nth的 "扁平化 "输出的处理方法,想解了Pandas中group.nth的 "扁平化 "输出的问题怎么解决?Pandas中group.nth的 "扁平化 "输出问题的解决办法?那么可以参考本文帮助大家快速定位并解决问题。

问题描述

我的索引技能还没有达到标准,我正在努力解决这个问题.

我有以下设置:

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.bdate_range('2012-1-1', periods=250)
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(250,4), index=index, columns=[1, 2, 3, 4])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(250,4), index=index, columns=[1, 2, 3, 4])
df = pd.concat({'A': df1, 'B': df2}, axis=1)

group = df.groupby([lambda x: x.year, lambda x: x.month])

我看到最大没有.我的组中的工作日(即(年、月)组合)是 23:

In [257]: group.size().max()
Out[257]: 23

对于每个月的第一个工作日(索引 n=0),我可以获得如下统计数据:

In [258]: group.nth(0).describe()
Out[258]: 
               A                                           B             \
               1          2          3          4          1          2   
count  12.000000  12.000000  12.000000  12.000000  12.000000  12.000000   
mean    0.541559   0.491684   0.354012   0.448284   0.353839   0.408020   
std     0.367662   0.242924   0.254447   0.248426   0.228194   0.220511   
min     0.021792   0.110715   0.067677   0.074719   0.097227   0.116947   
25%     0.144712   0.368966   0.144415   0.209418   0.189507   0.260863   
50%     0.646160   0.439860   0.233370   0.472696   0.214474   0.370281   
75%     0.865417   0.614928   0.587038   0.710450   0.529376   0.602299   
max     0.963938   0.912865   0.766722   0.750037   0.778580   0.776627   


               3          4  
count  12.000000  12.000000  
mean    0.434197   0.588980  
std     0.301113   0.287869  
min     0.004253   0.064859  
25%     0.262517   0.357484  
50%     0.350605   0.653136  
75%     0.676960   0.775588  
max     0.991661   0.990118  

我想做的是运行 group.nth(n).describe() for n in range(23),并以这种格式保存结果:

                 count      mean       std   min   25%   50%   75%   max
(col2, n, col1)    281 -0.004093  0.140578 -1.64 -0.04 -0.00  0.04  0.58

对于 (col2, n, col1) 的所有组合,其中 col2 是下列名称(1 到 4),n 在范围 (23) 中,col1 是上列名称('A' 或 'B').

任何帮助都将不胜感激——我会学到很多关于如何进行这些操作的知识.我得到了一些方法:

group.nth(0).describe().stack().T.stack()`

但是当我将 n 迭代到 22 时,我会对其进行哈希处理.

谢谢.

推荐答案

你已经很接近了.您只需要使用索引从索引生成一个显式列表,将 n 放在中间.然后,使用数据框列表,您可以直接使用 concat.

group = df.groupby([lambda x: x.year, lambda x: x.month])
dataframes = []
for n in range(23):
    frame = group.nth(n).describe().T
    frame.index = [(inner, n, outer) for outer, inner in frame.index]
    dataframes.append(frame)
final_df = pd.concat(dataframes)

本文地址:https://www.itbaoku.cn/post/1727791.html