Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
df.columns = ['col1','col2','col3','col4']

当我分组时，我得到：

df.groupby(['col4','col2']).sum()

           col1  col3
col4 col2            
1    A      1.1   1.1
     D      5.5  14.2
2    B      6.0   6.4
3    A      4.8   8.4
     C      3.4   4.5
4    B      2.5   3.3
5    B      5.2   8.6
6    B      3.4   4.3

然而，我想拥有的是每个第一级索引的相同二级索引。由于缺少数据，这是不可能的。我想要实现的是：

           col1  col3
col4 col2            
1    A      1.1   1.1
     B      0     0
     C      0     0
     D      5.5  14.2
2    A      0     0
     B      6.0   6.4
     C      0     0
     D      0     0
3    A      4.8   8.4
     B      0     0
     C      3.4   4.5
     D      0     0
4    A      0     0
     B      2.5   3.3
     C      0     0
     D      0     0
5    A      0     0
     B      5.2   8.6
     C      0     0
     D      0     0
6    A      0     0
     B      3.4   4.3
     C      0     0
     D      0     0

Answer 1

您可以从数据中创建新的MultiIndex，并reindex，就像这样。

In [6]: idx = pd.MultiIndex.from_product([df.col4.unique(), df.col2.unique()])

In [9]: (df.groupby(['col4','col2']).sum()
           .reindex(idx).fillna(0))
Out[9]: 
     col1  col3
1 A   1.1   1.1
  B   0.0   0.0
  C   0.0   0.0
  D   5.5  14.2
3 A   4.8   8.4
  B   0.0   0.0
  C   3.4   4.5
  D   0.0   0.0
2 A   0.0   0.0
  B   6.0   6.4
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
4 A   0.0   0.0
  B   2.5   3.3
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
5 A   0.0   0.0
  B   5.2   8.6
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
6 A   0.0   0.0
  B   3.4   4.3
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0

Answer 2

要考虑缺失的索引，您可能需要重新索引df.groupby(['col4','col2']).sum()返回的DataFrame：

>>> m = pd.MultiIndex.from_product([df.col4.unique(), df.col2.unique()])
>>> df.groupby(['col4','col2']).sum().reindex(m, fill_value=0)

     col1  col3
1 A   1.1   1.1
  B   0.0   0.0
  C   0.0   0.0
  D   5.5  14.2
3 A   4.8   8.4
  B   0.0   0.0
  C   3.4   4.5
  D   0.0   0.0
2 A   0.0   0.0
  B   6.0   6.4
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
4 A   0.0   0.0
  B   2.5   3.3
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
5 A   0.0   0.0
  B   5.2   8.6
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0
6 A   0.0   0.0
  B   3.4   4.3
  C   0.0   0.0
  D   0.0   0.0

请注意unique()按照它们在列中显示的顺序返回值（例如，'3'出现在'2'之前）。您可以在重新编制索引的DataFrame上使用.sortlevel(0)来更正此问题。

将所有索引保存在多级pandas groupby

2 个答案: