将Panda DataFrame转换为类面板结构
将Panda DataFrame转换为类面板结构
提问于 2016-02-19 06:15:23
我遇到了很多麻烦，因为有一个具体的问题，就是如何将数据重组成正确的格式。
我有这样的数据：
Date Hour Category Col1 Col2
1/1/10 1:00 1 France 1.1 1.2
1/1/10 2:00 2 France 2.9 1.4
1/1/10 1:00 1 UK 3.8 2.3
2/1/10 1:00 1 France 1.4 1.0
2/1/10 1:00 1 UK 1.1 0.1
2/1/10 2:00 2 UK 1.2 0.4
3/1/10 1:00 1 France 0.5 0.6我最终需要的是：
- 每一行必须对应于唯一的一对(Category+Hour)
- 每一行包含一个Pd.Series列表(每个Pd.series对应一个日期)。因此，列表的长度对应于与(Category+Hour)匹配的天数。
- 列表中的每个元素都是包含其他值的pd.Series对象。
(因此，它与3D数组或面板相关，但列表中的元素数量可能会改变)
输出如下所示：
Hour+Category Lists
1+France [[1/1/10 1.1 1.2] [2/1/10 1.4 1.0] [3/1/10 0.5 0.6]]
2+France [[1/1/10 2.9 1.4]]
1+UK [[1/1/10 3.8 2.3] [2/1/10 1.1 0.1]
2+UK [[2/1/10 1.2 0.4]]我第一次尝试是：
X = X.group_by(['Hour','Category','Date']).first()这创造了一个多索引，我认为这将有助于重塑。然后我可以用
X.to_panel()它创建了一个3D面板，但是其中的长轴和短轴是小时和类别。否则我可以试试
X.unstack(level = 2)要有一个二维数组，列为(Hour+Category)，列之间为(Day+Col1，Day+Col2)，然后删除每行中的NA值，并只保留其余的值。
但我仍在努力寻找更好的解决办法。我也想过这样的事情，但我做不到：
X = X.group_by(['Hour','Category']).apply(lambda x :
[pd.Series(dict( ???)) ]谢谢你的帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-02-19 18:57:32
下面的内容看起来很有效(您需要做一些列重命名，等等)，但是您想要实现的目标对我来说似乎很奇怪--将数据作为一个列表/数组放入一个系列中会使以后更难使用。
print df.groupby(['Hour', 'Category']).apply(lambda subdf : subdf[['Date','Col1','Col2']].values).reset_index()
Hour Category 0
0 1 France [[1/1/10, 1.1, 1.2], [2/1/10, 1.4, 1.0], [3/1/...
1 1 UK [[1/1/10, 3.8, 2.3], [2/1/10, 1.1, 0.1]]
2 2 France [[1/1/10, 2.9, 1.4]]
3 2 UK [[2/1/10, 1.2, 0.4]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35507412
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