我是 pandas 的新手，我尝试学习如何处理我的多维数据。
我的数据
假设，我的数据是列 ['A'、'B'、'C'、'D'、'E'、'F'、'G'] 的大 CSV。该数据描述了一些模拟结果，其中 ['A', 'B', ..., 'F'] 是模拟参数，'G' 是输出之一（本示例中只有现有输出！）。
编辑/更新： 正如布德在评论中建议的那样，让我们生成一些与我的兼容的数据：
import pandas as pd
import itertools
import numpy as np
npData = np.zeros(5000, dtype=[('A','i4'),('B','f4'),('C','i4'), ('D', 'i4'), ('E', 'f4'), ('F', 'i4'), ('G', 'f4')])
A = [0,1,2,3,6] # param A: int
B = [1000.0, 10.000] # param B: float
C = [100,150,200,250,300] # param C: int
D = [10,15,20,25,30] # param D: int
E = [0.1, 0.3] # param E: float
F = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] # param F = random-seed = int -> 10 runs per scenario
# some beta-distribution parameters for randomizing the results in column "G"
aDistParams = [ (6,1),
(5,2),
(4,3),
(3,4),
(2,5),
(1,6),
(1,7) ]
counter = 0
for i in itertools.product(A,B,C,D,E,F):
npData[counter]['A'] = i[0]
npData[counter]['B'] = i[1]
npData[counter]['C'] = i[2]
npData[counter]['D'] = i[3]
npData[counter]['E'] = i[4]
npData[counter]['F'] = i[5]
np.random.seed = i[5]
npData[counter]['G'] = np.random.beta(a=aDistParams[i[0]][0], b=aDistParams[i[0]][1])
counter += 1
data = pd.DataFrame(npData)
data = data.reindex(np.random.permutation(data.index)) # shuffle rows because my original data doesn't give any guarantees
因为参数 ['A', 'B', ..., 'F'] 是作为笛卡尔积生成的（意思是：嵌套的 for 循环；先验），我想使用 groupby 来获得每个可能的“模拟”场景”，然后再分析输出。
参数 'F' 描述了每个场景的多次运行（每个场景由 'A', 'B', ..., 'E' 定义；让我们假设 'F' 是随机种子），所以我的代码变成：
grouped = data.groupby(['A','B','C','D','E'])
# -> every group defines one simulation scenario
grouped_agg = grouped.agg(({'G' : np.mean}))
# -> the mean of the simulation output in 'G' over 'F' is calculated for each group/scenario
我现在想做什么？
I：显示这些组中每个场景参数的所有（唯一）值 -> grouped_agg 给了我一个可迭代的元组，例如，每个位置 0 的所有条目都给了我“A”的所有值（所以用几行python我会得到我唯一的值，但也许有一个函数）
- 更新：我的方法
list(set(grouped_agg.index.get_level_values('A')))（当对“A”感兴趣时；使用 set 获取唯一值；如果您需要高性能，可能不是您想做的事情）- =>
[0, 1, 2, 3, 6]
II：生成一些图（低维）->我需要在绘图之前使一些变量保持不变并过滤/选择我的数据（因此我需要步骤）=>
- 'B' 常量
- 'C'，常量
- 'E' 常量
- 'D' = x 轴
- 'G' = y 轴 / 我的聚合输出
- 'A' = 多维 = 2d 图中的多种颜色 -> 'A' 的每个值都有一个 G/y 轴
我将如何生成这样的情节？
我认为，重塑我的数据是关键步骤，pandas 绘图功能将处理它。也许实现一个形状，其中有 5 列（参数 A 的每个值一个）和每个索引选择 + 参数 A 选择的相应 G 值就足够了，但我还不能实现那种形式.
感谢您的输入！
（我在 enthought 的树冠中使用 pandas 0.12）
萨沙