pandas - 访问 Pandas 数据透视表中元素的正确方法

标签 pandas dataframe pivot-table slice

我一直在尝试使用 Pandas 数据帧切片 .IX 表示法访问以下数据透视表中的元素。但是我收到错误:

No Key.


pivot = c.pivot("date","stock_name","close").resample("A",how="ohlc")
pt = pd.DataFrame(pivot,index=pivot.index.year)
pt

从 Pandas 数据透视表中只切出一行或多行和/或列的正确方法是什么?

例如,如果我只想要年份 2016 的价格为 Billabong ?
pivot["2016-12-31"]["BBG"]

最佳答案

您可以使用 loc , docs :

print c
     date stock_name  close
0 2012-08-31        ibm      1
1 2013-08-31       aapl      1
2 2014-08-31       goog      1
3 2015-08-31        bhp      1
4 2016-08-31        bhp      1

pivot = c.pivot("date","stock_name","close").resample("A",how="ohlc")
print pivot
           aapl                 bhp                goog                 ibm  \
           open high low close open high low close open high low close open   
date                                                                          
2012-12-31  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN    1   
2013-12-31    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   
2014-12-31  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN   
2015-12-31  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   
2016-12-31  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   


           high low close  
date                       
2012-12-31    1   1     1  
2013-12-31  NaN NaN   NaN  
2014-12-31  NaN NaN   NaN  
2015-12-31  NaN NaN   NaN  
2016-12-31  NaN NaN   NaN  

print pivot.loc["2014", ('goog', slice(None))]
           goog               
           open high low close
date                          
2014-12-31    1    1   1     1

关于pandas - 访问 Pandas 数据透视表中元素的正确方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35293696/

相关文章:

python-3.x - 根据特定条件生成带有填充的行 - pandas

r - 通过聚合数据帧的列来计算相关性

python - 更有效/干净的方式来聚合数据

MYSQL SELECT 可重复字段到列中

python - 要计算每个 'option' 和 'Type' 每年出现的次数,

python - Seaborn 通过多个 groupby 绘制 pandas 数据框

python - 在Python数据框中随机迭代组

Python属性错误: 'Series' object has no attribute 'isdigit'

python - 多索引 groupby 计数,包括 pandas 中的 NaN 值,并通过单个 groupby 计算百分比

Java Crosstab - 准备语句查询