假设我有 MultiIndex 系列作为
date foo
2006-01-01 1 12931926.310
3 11084049.460
5 10812205.359
7 9031510.239
9 5324054.903
2007-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
如果它不是 MultiIndex,我可以选择年份为 2007
的那些通过df.loc['2007']
.我该怎么做?我的自然猜测是 df.loc['2007', :]
,但这给了我一个空的 Series([], name: FINLWT21, dtype: float64)
.
最终目标
最终,我也有兴趣替换与 2007
不同日期的所有行。与年份的行2007
.
也就是说,我的预期输出是
date foo
2006-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
2007-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
我尝试实现@unutbu 的解决方案,但是
mySeries.loc[dateIndex.year != 2007] = mySeries.loc[dateIndex.year == 2007]
自然会将值(由于 RHS 上不存在)设置为 NaN
.通常,这些问题由
mySeries.loc[dateIndex.year != 2007] = mySeries.loc[dateIndex.year == 2007].values
,但考虑到我有 10
左侧的值(以及我的真实数据集中的更多值),但只有 5
在右边,我得到 p>
ValueError: cannot set using a list-like indexer with a different length than the value
我现在想到的唯一替代方案是迭代第一个索引,然后对每个子组使用之前的命令,但这似乎不是最有效的解决方案。
最佳答案
给定系列
In [207]: series
Out[212]:
date foo
2006-01-01 1 12931926.310
3 11084049.460
5 10812205.359
7 9031510.239
9 5324054.903
2007-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
Name: val, dtype: float64
您可以提取 date
索引
dateindex = series.index.get_level_values('date')
# Ensure the dateindex is a DatetimeIndex (as opposed to a plain Index)
dateindex = pd.DatetimeIndex(dateindex)
现在可以选择年份等于 2007 的行 bool 条件:
# select rows where year equals 2007
series2007 = series.loc[dateindex.year == 2007]
如果 foo
值在每个日期以相同的顺序循环通过相同的值,
那么您可以将系列中的所有值替换为 2007 年的值
N = len(series)/len(series2007)
series[:] = np.tile(series.loc[dateindex.year == 2007].values, N)
使用 np.tile
和 .values
的一个优点是它会相对快速地生成所需的值数组。一个(可能的)缺点是它忽略了索引,因此它依赖于 foo
值在每个日期以相同顺序循环通过相同值的假设。
更健壮(但更慢)的方法是使用连接:
df = series.reset_index('date')
df2007 = df.loc[dateindex.year==2007]
df = df.join(df2007, rsuffix='_2007')
df = df[['date', 'val_2007']]
df = df.set_index(['date'], append=True)
df = df.swaplevel(0,1).sort_index()
产量
In [304]: df.swaplevel(0,1).sort_index()
Out[304]:
val_2007
date foo
2006-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
2007-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
2008-01-01 1 11086082.624
3 12028419.560
5 11957253.031
7 10643307.061
9 6034854.915
关于python - Pandas :从MultiIndex中的日期选择,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29458674/