Question

这是我之前提出的a question。

如何转换以下行：

   time1,stockA,bid,1
   time2,stockA,ask,1.1
   time3,stockB,ask,2.1
   time4,stockB,bid,2.0
   time5,stockA,bid,1.1
   time6,stockA,ask,1.2
   time7,stockA,high,1.5
   time8,stockA,low,0.5

到以下panda dataframe：

  time     stock       bid    ask    high    low
  time1    stockA      1      
  time2    stockA             1.1
  time3    stockB             2.1
  time4    stockB      2.0    
  time5    stockA      1.1
  time6    stockA             1.2
  time7    stockA                     1.5
  time8    stockA                            0.5

感谢任何帮助！

Answer 1

您想要做的是转动表格。以下方法导致时间和库存形成MultiInde

 df = pd.read_csv('prices.csv', header=None, names=['time', 'stock', 'type',   'prices'], 
                  index_col=['time', 'stock', 'type'])

In [1062]:

df
Out[1062]:
                    prices
time    stock   type    
time1   stockA  bid 1.0
time2   stockA  ask 1.1
time3   stockB  ask 2.1
time4   stockB  bid 2.0
time5   stockA  bid 1.1
time6   stockA  ask 1.2
time7   stockA  high1.5
time8   stockA  low 0.5

我认为这就是DataFrame的样子。然后做

In [1064]:

df.unstack()
Out[1064]:
                prices
type            ask bid high low
time    stock               
time1   stockA  NaN 1.0 NaN NaN
time2   stockA  1.1 NaN NaN NaN
time3   stockB  2.1 NaN NaN NaN
time4   stockB  NaN 2.0 NaN NaN
time5   stockA  NaN 1.1 NaN NaN
time6   stockA  1.2 NaN NaN NaN
time7   stockA  NaN NaN 1.5 NaN
time8   stockA  NaN NaN NaN 0.5

您可以使用df.fillna填写您喜欢的任何内容。一般来说，将列值转换为列标题称为透视。 .unstack支持MultiIndex的级别。您也可以查看.pivot。你可以做到

df.columns = df.columns.droplevel(0)

要删除包含每列“价格”的列中的外层

Answer 2

我的方法是将csv读入2 df，一个有或没有出价问题列：

In [99]:

t="""time1,stockA,bid,1
 time2,stockA,ask,1.1
 time3,stockB,ask,2.1
 time4,stockB,bid,2.0
 time5,stockA,bid,1.1
 time6,stockA,ask,1.2
 time7,stockA,high,1.5
 time8,stockA,low,0.5"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None, names=['time', 'stock', 'bid', 'ask'], usecols=['time', 'stock'])
df
Out[99]:
     time   stock
0   time1  stockA
1   time2  stockA
2   time3  stockB
3   time4  stockB
4   time5  stockA
5   time6  stockA
6   time7  stockA
7   time8  stockA

对于第二个df，我们可以调用pivot来旋转df以根据'bid'值创建列，我们需要重置索引然后我们可以将2 df合并在一起以获得所需的结果，如果需要，您可以用空字符串替换NaN值：

In [102]:

df_new = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None, names=['time', 'stock', 'bid', 'ask'], usecols=['time','bid','ask'])
df_new = df_new.pivot(columns ='bid', values='ask', index='time')
df_new = df_new.reset_index()
df = df.merge(df_new)
df
Out[102]:
     time   stock  ask  bid  high  low
0   time1  stockA  NaN  1.0   NaN  NaN
1   time2  stockA  1.1  NaN   NaN  NaN
2   time3  stockB  2.1  NaN   NaN  NaN
3   time4  stockB  NaN  2.0   NaN  NaN
4   time5  stockA  NaN  1.1   NaN  NaN
5   time6  stockA  1.2  NaN   NaN  NaN
6   time7  stockA  NaN  NaN   1.5  NaN
7   time8  stockA  NaN  NaN   NaN  0.5

在熊猫中将列元素转换为列名（第二部分）

2 个答案: