Question

我想帮助弄清楚如何将pandas数据框转换为具有给定索引和列列表的表（而不是pandas自动选择索引和列的默认行为）。如果这是微不足道的道歉。我是python / pandas的新手。

考虑以下数据框：

import pandas
import numpy as np
import datetime
data = {
'ticker' : np.array(['AAPL', 
               'AAPL',
               'IBM', 
               'XOM']), 
              'trade_date' : np.array([datetime.datetime(2015,01,01), 
                                    datetime.datetime(2015,04,02),
                                    datetime.datetime(2099,01,01), 
                                    datetime.datetime(2015,03,01)]), 
             'price' : np.array([10.0, 15.6, 20.9, 13.5])
  }
x = pandas.DataFrame(data)

在pivot_table上，

x.pivot_table(values = "price", index = "trade_date", columns = "ticker")

结果是：

ticker      AAPL   IBM   XOM
trade_date                  
2015-01-01  10.0   NaN   NaN
2015-03-01   NaN   NaN  13.5
2015-04-02  15.6   NaN   NaN
2099-01-01   NaN  20.9   NaN

然而，我想要的是：

ticker      A    AA  AAPL   IBM   XOM
trade_date                  
2015-01-01  NaN  NaN 10.0   NaN   NaN
2015-01-02  NaN  NaN NaN    NaN   NaN
2015-03-01  NaN  NaN NaN   NaN  13.5
2015-04-02  NaN  NaN 15.6   NaN   NaN
2099-01-01  NaN  NaN NaN  20.9   NaN

在pivot_table（）中似乎没有任何规定强制使用一组索引和列。

有这么快的方法吗？数据集相当大，有助于快速完成。

Answer 1

我在转动后重新索引：

In [11]: df = x.pivot_table(values = "price", index = "trade_date", columns = "ticker") In [12]: df Out[12]: ticker AAPL IBM XOM trade_date 2015-01-01 10.0 NaN NaN 2015-03-01 NaN NaN 13.5 2015-04-02 15.6 NaN NaN 2099-01-01 NaN 20.9 NaN In [13]: df.reindex_axis(["A", "AA", "AAPL", "IBM", "XOM"], axis=1) Out[13]: ticker A AA AAPL IBM XOM trade_date 2015-01-01 NaN NaN 10.0 NaN NaN 2015-03-01 NaN NaN NaN NaN 13.5 2015-04-02 NaN NaN 15.6 NaN NaN 2099-01-01 NaN NaN NaN 20.9 NaN

Pandas pivot_table使用给定的索引和列列表

1 个答案: