Question

我有一个pandas.Series对象，其分层索引由两个级别组成:(代码，日期）。我还有一张地图{date - ＆gt;码}。我希望获得一个仅按日期编制索引的系列，这样每个日期都会在提供的地图中查找代码，然后在原始系列中查找该对（代码，日期）。在熊猫中实现这一目标的最佳途径是什么？非常感谢您的帮助。

Answer 1

简答：通常NDFrame（如系列）按标签编制索引。但也可以通过索引索引NDFrame。也就是说，您可以使用索引索引NDFrame！

因此，将dict转换为MultiIndex。使用MultiIndex从中选择行系列：series[index]。

假设您的系列看起来像这样：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)

N, M = 3, 5
big_dates = pd.date_range('2000-1-1', periods=M, freq='D')
index = pd.MultiIndex.from_product([np.arange(N), big_dates])
series = pd.Series(np.random.randint(10, size=N*M), index=index)
print(series)
# 0  2000-01-01    5
#    2000-01-02    0
#    2000-01-03    3
#    2000-01-04    3
#    2000-01-05    7
# 1  2000-01-01    9
#    2000-01-02    3
#    2000-01-03    5
#    2000-01-04    2
#    2000-01-05    4
# 2  2000-01-01    7
#    2000-01-02    6
#    2000-01-03    8
#    2000-01-04    8
#    2000-01-05    1
# dtype: int64

并假设dict（让我们称之为codemap）如下所示：

dates = pd.date_range('2000-1-1', periods=N, freq='D')
codes = np.arange(N)
np.random.shuffle(codes)
codemap = dict(zip(dates, codes))
# {Timestamp('2000-01-01 00:00:00', offset='D'): 0,
#  Timestamp('2000-01-02 00:00:00', offset='D'): 1,
#  Timestamp('2000-01-03 00:00:00', offset='D'): 2}

然后你可以在codemap dict中形成第二个MultiIndex：

codemap_index = pd.MultiIndex.from_arrays([codemap.values(), codemap.keys()])

并用它来索引系列：

result = series[codemap_index]
# 0  2000-01-01    5
# 1  2000-01-02    3
# 2  2000-01-03    8
# dtype: int64

最后，使用droplevel删除索引中的代码级别：

result.index = result.index.droplevel(0)
print(result)

产量

2000-01-01    5
2000-01-02    3
2000-01-03    8
dtype: int64

大熊猫的花式索引

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