我有一个像这样的pandas DataFrame:
x1 x2 x3 x4
Date Time
2017-01-03 09:00:00 0.000097 0.000259 0.000629 0.000142
09:20:00 0.000046 0.000044 0.000247 0.000134
09:40:00 0.000021 0.000032 0.000171 0.000105
10:00:00 0.000033 0.000040 0.000136 0.000178
10:20:00 0.000079 0.000157 0.000094 0.000083
.....
17:00:00 0.000032 0.000137 0.000024 0.000028
但是,我想重新索引第二个索引,一个20分钟的bin,我希望它看起来像这样:
x1 x2 x3 x4
Date Time
2017-01-03 09:20:00 0.000097 0.000259 0.000629 0.000142
09:40:00 0.000046 0.000044 0.000247 0.000134
10:00:00 0.000021 0.000032 0.000171 0.000105
10:20:00 0.000033 0.000040 0.000136 0.000178
10:40:00 0.000079 0.000157 0.000094 0.000083
.....
17:20:00 0.000032 0.000137 0.000024 0.000028
因此所有值保持不变,只重命名第二个索引,其他所有值保持不变。
我尝试过以下代码:
x.reindex(pd.date_range(pd.Timestamp('09:20:00'), pd.Timestamp('17:20:00'), freq="20min").time, level=1)
但它只是移动索引并且值保持在同一个位置。
x1 x2 x3 x4
Date Time
2017-01-03 09:20:00 0.000046 0.000044 0.000247 0.000134
09:40:00 0.000021 0.000032 0.000171 0.000105
10:00:00 0.000033 0.000040 0.000136 0.000178
10:20:00 0.000079 0.000157 0.000094 0.000083
.....
17:00:00 0.000032 0.000137 0.000024 0.000028
它甚至没有在17:20:00广告。
但是,如果在将它们分组之后我也尝试移动值:
x.groupby(level=1).shift(1)
或:
x.groupby(level=1).shift(1, freq='20min')
但这根本不起作用。
答案 0 :(得分:3)
我能想到的最快的方法是用自己20分钟移位的版本覆盖MultiIndex的整个第一级(最里层):
x.index = x.index.set_levels(x.index.levels[1].shift(20, 'min'), level=1)
x = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product([pd.date_range('2017-01-03', '2017-01-06', freq='1D'),
pd.date_range('09:00', '17:00', freq='20min')]))
x.loc[:, 'x1'] = list(range(len(x)))
x
x1
2017-01-03 2018-06-14 09:00:00 0
2018-06-14 09:20:00 1
2018-06-14 09:40:00 2
2018-06-14 10:00:00 3
2018-06-14 10:20:00 4
... ..
2017-01-06 2018-06-14 15:40:00 95
2018-06-14 16:00:00 96
2018-06-14 16:20:00 97
2018-06-14 16:40:00 98
2018-06-14 17:00:00 99
x.index = x.index.set_levels(x.index.levels[1].shift(20, 'min'), level=1)
x
x1
2017-01-03 2018-06-14 09:20:00 0
2018-06-14 09:40:00 1
2018-06-14 10:00:00 2
2018-06-14 10:20:00 3
2018-06-14 10:40:00 4
... ..
2017-01-06 2018-06-14 16:00:00 95
2018-06-14 16:20:00 96
2018-06-14 16:40:00 97
2018-06-14 17:00:00 98
2018-06-14 17:20:00 99