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假设我有一个 MultiIndex，它包含日期和一些类别（在下面的示例中为简单起见），并且对于每个类别，我都有一个包含某个过程值的时间序列。我只有在有观察时才有一个值，现在我想在那个日期没有观察时添加一个“0”。我发现了一种似乎非常低效的方法（堆叠和拆解，在数百万个类别的情况下会创建许多列）。

import datetime as dt
import pandas as pd

days= 4
#List of all dates that should be in the index
all_dates = [datetime.date(2013, 2, 13) - dt.timedelta(days=x)
    for x in range(days)]
df = pd.DataFrame([
    (datetime.date(2013, 2, 10), 1, 4),
    (datetime.date(2013, 2, 10), 2, 7),
    (datetime.date(2013, 2, 11), 2, 7),
    (datetime.date(2013, 2, 13), 1, 2),
    (datetime.date(2013, 2, 13), 2, 3)],
    columns = ['date', 'category', 'value'])
df.set_index(['date', 'category'], inplace=True)
print df
print df.unstack().reindex(all_dates).fillna(0).stack()
# insert 0 values for missing dates
print all_dates

                        value
date       category       
2013-02-10 1             4
           2             7
2013-02-11 2             7
2013-02-13 1             2
           2             3

                      value
            category       
2013-02-13 1             2
           2             3
2013-02-12 1             0
           2             0
2013-02-11 1             0
           2             7
2013-02-10 1             4
           2             7
[datetime.date(2013, 2, 13), datetime.date(2013, 2, 12),
    datetime.date(2013, 2, 11),     datetime.date(2013, 2, 10)]

有人知道实现相同目标的更聪明的方法吗？

编辑：我发现了另一种实现相同目标的可能性：

import datetime as dt
import pandas as pd

days= 4
#List of all dates that should be in the index
all_dates = [datetime.date(2013, 2, 13) - dt.timedelta(days=x) for x in range(days)]
df = pd.DataFrame([(datetime.date(2013, 2, 10), 1, 4, 5),
(datetime.date(2013, 2, 10), 2,1, 7),
(datetime.date(2013, 2, 10), 2,2, 7),
(datetime.date(2013, 2, 11), 2,3, 7),
(datetime.date(2013, 2, 13), 1,4, 2),
(datetime.date(2013, 2, 13), 2,4, 3)],
columns = ['date', 'category', 'cat2', 'value'])
date_col = 'date'
other_index = ['category', 'cat2']
index = [date_col] + other_index
df.set_index(index, inplace=True)
grouped = df.groupby(level=other_index)
df_list = []
for i, group in grouped:
    df_list.append(group.reset_index(level=other_index).reindex(all_dates).fillna(0))
print pd.concat(df_list).set_index(other_index, append=True)

                    value
           category cat2       
2013-02-13 1        4         2
2013-02-12 0        0         0
2013-02-11 0        0         0
2013-02-10 1        4         5
2013-02-13 0        0         0
2013-02-12 0        0         0
2013-02-11 0        0         0
2013-02-10 2        1         7
2013-02-13 0        0         0
2013-02-12 0        0         0
2013-02-11 0        0         0
2013-02-10 2        2         7
2013-02-13 0        0         0
2013-02-12 0        0         0
2013-02-11 2        3         7
2013-02-10 0        0         0
2013-02-13 2        4         3
2013-02-12 0        0         0
2013-02-11 0        0         0
2013-02-10 0        0         0
4

2 回答 2

12

您可以根据所需索引级别的笛卡尔积创建新的多索引。然后，使用新索引重新索引您的数据框。

(date_index, category_index) = df.index.levels
new_index = pd.MultiIndex.from_product([all_dates, category_index])
new_df = df.reindex(new_index)

# Optional: convert missing values to zero, and convert the data back
# to integers. See explanation below.
new_df = new_df.fillna(0).astype(int)

而已！新数据框具有所有可能的索引值。现有数据已正确编入索引。

请继续阅读以获取更详细的说明。

解释

设置样本数据

import datetime as dt
import pandas as pd

days= 4
#List of all dates that should be in the index
all_dates = [dt.date(2013, 2, 13) - dt.timedelta(days=x)
    for x in range(days)]
df = pd.DataFrame([
    (dt.date(2013, 2, 10), 1, 4),
    (dt.date(2013, 2, 10), 2, 7),
    (dt.date(2013, 2, 11), 2, 7),
    (dt.date(2013, 2, 13), 1, 2),
    (dt.date(2013, 2, 13), 2, 3)],
    columns = ['date', 'category', 'value'])
df.set_index(['date', 'category'], inplace=True)

这是示例数据的样子

                     value
date       category
2013-02-10 1             4
           2             7
2013-02-11 2             7
2013-02-13 1             2
           2             3

创建新索引

使用from_product我们可以创建一个新的多索引。这个新索引是您传递给函数的所有值的笛卡尔积。

(date_index, category_index) = df.index.levels

new_index = pd.MultiIndex.from_product([all_dates, category_index])

重新索引

使用新索引重新索引现有数据框。

现在所有可能的组合都出现了。缺失值为空 (NaN)。

new_df = df.reindex(new_index)

现在，扩展的、重新索引的数据框如下所示：

              value
2013-02-13 1    2.0
           2    3.0
2013-02-12 1    NaN
           2    NaN
2013-02-11 1    NaN
           2    7.0
2013-02-10 1    4.0
           2    7.0

整数列中的空值

可以看到新数据框中的数据已经从整数转换为浮点数。Pandas 在整数列中不能有空值。或者，我们可以将所有空值转换为 0，并将数据转换回整数。

new_df = new_df.fillna(0).astype(int)

结果

              value
2013-02-13 1      2
           2      3
2013-02-12 1      0
           2      0
2013-02-11 1      0
           2      7
2013-02-10 1      4
           2      7
于 2016-12-22T03:05:49.100 回答
3

签出这个答案：如何以 pythonic 方式填充 Pandas 数据框的缺失记录？

您可以执行以下操作：

import datetime
import pandas as pd

#make an empty dataframe with the index you want
def get_datetime(x):
    return datetime.date(2013, 2, 13)- datetime.timedelta(days=x)

all_dates = [ get_datetime(x) for x in range(4)]
categories = [1,2,3,4]
index = [ [date, cat] for cat in categories for date in all_dates ]

#this df will be just an index
df = pd.DataFrame(index)
df =print df.set_index([0,1])
df.columns = ['date', 'category']
df = df.set_index(['date', 'category'])


#now if your original df is called df_original you can reindex against the other values
df_orig = df_orig.reindex_axis(df.index)

#and to add zeros
df_orig.fillna(0)
于 2013-02-13T20:05:21.440 回答