Question

我有一个具有MultiIndex索引的DataFrame。它可以重新生成如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randn as randn
from numpy.random import randint as randint
from datetime import datetime
# setup data
obs1 = [ob if ob > 0 else ob *-1 for ob in randn(10)*100]
obs2 = [randint(1000) for i in range(10)]
labels = ['A12', 'B12', 'A12', 'A12', 'A12','B12', 'A12','B12', 'A13', 'B13']
dates = [datetime(2012, 11, i) for i in range(1,11)]
dates[0] = dates[1]
dates[5] = dates[6]
# setup index and dataframe
m_idx = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(dates, labels), names=['date', 'label'])
data_dict = {'observation1':obs1, 'observation2':obs2}
df = pd.DataFrame(data_dict, index=m_idx)

输出：

In [17]: df
Out[17]: 
                  observation1  observation2
date       label                            
2012-11-02 A12       79.373668           224
           B12      130.841316           477
2012-11-03 A12       45.312814           835
2012-11-04 A12      163.776946           623
2012-11-05 A12      115.449437           722
2012-11-07 B12       38.537737           842
           A12       84.807516           396
2012-11-08 B12       35.186265           707
2012-11-09 A13       60.171620           336
2012-11-10 B13      123.750614           540

感兴趣的日期：

dates_of_interest = [datetime(2012,11,1), datetime(2012,11,6)]

我有兴趣使用以下条件的子集创建数据框：

日期距其中一个感兴趣的日期最近
标签在字符串

因此我的子索引的结果如下所示：

                  observation1  observation2
date       label                            
2012-11-02 A12       79.373668           224
2012-11-07 A12       84.807516           396

理想情况下，我可以获得所有观察数据“接近”标准，以便返回数据集看起来像：

                  observation1  observation2
date       label                            
2012-11-02 A12       79.373668           224
2012-11-05 A12      115.449437           722
2012-11-07 A12       84.807516           396

但是首先我会很高兴得到第一个结果。我怀疑我需要使用searchsort和asof，但我不太确定如何使用它。一个MultiIndex。

有谁知道如何从这里到达那里？

此致

Answer 1

使用Series.asof是一种自然的方式，但我看到了一些缺点：

您正在寻找 near 时间戳，其中asof搜索最新时间戳。在您的示例中，如果您搜索datetime(2012, 11, 1)（早于df中的任何条目），您将获得NaN值。
它仅适用于时间序列，因此您必须将reset_index应用于DataFrame 然后选择一些任意列作为时间序列。换句话说，它会让你的代码变得有点尴尬和错综复杂。

这是一个更强大的替代方案，可以解决您的第一个任务，即使用numpy.searchsorted搜索时间戳索引以获得近似命中：

import numpy as np

# it is important that df is sorted by date
df.sort_index(inplace=True)

dates_ix = df.index.levels[0]
nearest_date = lambda date: dates_ix[np.searchsorted(dates_ix, date)]
approx_dates = map(nearest_date, dates_of_interest)
# select the desired entries in the index
df.select(lambda (date, label): (date in approx_dates and 
                                 label.find('A')!=-1))

是否可以在Pandas中使用带有MultiIndex索引的searchsorted？

1 个答案: