考虑这个数据集:
data_dict = {'ind' : [1, 2, 3, 4], 'location' : [301, 301, 302, 303], 'ind_var' : [4, 8, 10, 15], 'loc_var' : [1, 1, 7, 3]}
df = pd.DataFrame(data_dict)
df_indexed = df.set_index(['ind', 'location'])
df_indexed
看起来像
ind_var loc_var
ind location
1 301 4 1
2 301 8 1
3 302 10 7
4 303 15 3
ind_var 是随 ind(= 个体)而变化的变量,loc_var 随位置而变化。 (我还有一个额外的变量,它随 ind 和位置而变化,但我省略了它以简化演示)
我需要转换数据以使每个单独的索引包含所有可能的位置。 我可以用这种方式重建索引(只显示个人 1 到 3):
new_shape = [(1, 301), (1, 302), (1, 303), (2, 301), (2, 302), (2, 303), (3, 301), (3, 302), (3, 303)]
idx = pd.Index(new_shape)
df2 = df_indexed.reindex(idx, method = None)
df2.index.names = ['id', 'location']
给出
ind_var loc_var
id location
1 301 4 1
302 NaN NaN
303 NaN NaN
2 301 8 1
302 NaN NaN
303 NaN NaN
3 301 NaN NaN
302 10 7
303 NaN NaN
但我需要一种方法来填充缺失值,以便我得到:
ind_var loc_var
id location
1 301 4 1
302 4 7
303 4 3
2 301 8 1
302 8 7
303 8 3
3 301 10 1
302 10 7
303 10 3
我尝试了两种不同的方法但没有成功:
1) 使用 loc_dict = {301 : 1, 302 : 7, 303 : 3} 替换 loc_var 并使用 ind_dict = {1 : 4, 2: 8, 3: 10, 4 : 15} 替换 ind_var
2) 使用groupby方法。
# First reset index
df_non_indexed = df2.reset_index()
df_non_indexed['loc_var'] = df_non_indexed.groupby(['location'])['loc_var'].transform(lambda x: x.fillna(method='ffill'))
这几乎可以工作,但只能向前(或向后)填充
肯定有一种非常简单的方法可以做到这一点,但我一直没弄清楚! 感谢您的宝贵时间。
注意:这与我的问题有关 reshaping from wide to long .我采用了不同的方法并进行了简化,希望这个方法更容易理解。
最佳答案
这可以通过 stack/unstack
和 groupby
很容易地完成:
# unstack to wide, fillna as 0s
df_wide = df_indexed.unstack().fillna(0)
# stack back to long
df_long = df_wide.stack()
# change 0s to max using groupby.
df_long['ind_var'] = df_long['ind_var'].groupby(level = 0).transform(lambda x: x.max())
df_long['loc_var'] = df_long['loc_var'].groupby(level = 1).transform(lambda x: x.max())
print df_long
结果如下:
ind_var loc_var
ind location
1 301 4 1
302 4 7
303 4 3
2 301 8 1
302 8 7
303 8 3
3 301 10 1
302 10 7
303 10 3
4 301 15 1
302 15 7
303 15 3
关于python - 在 Pandas 中重新索引和填充 NaN 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17730252/