Question

所以，我使用熊猫并且主要是尝试计算标准化的体重。对于我的数据框中的每一天，我都希望＆＃39; SECTOR＆＃39;权重由＆＃39; CAP＆＃39;分组，但他们不会总结为1，所以我也想对它们进行标准化。我认为我可以通过划分两个组来实现这一目标，但是我的代码中出现了一个我不太了解的错误。如果我消除了CAP＆＃39;在第二组中。

任何人都可以向我解释这个吗？

df.groupby(['EFFECTIVE DATE','CAP','SECTOR'])['INDEX WEIGHT'].sum() / df.groupby(['EFFECTIVE DATE','CAP'])['INDEX WEIGHT'].sum()

NotImplementedError: merging with more than one level overlap on a multi-index is not implemented

有人知道我需要改变什么吗？一如既往地谢谢你!!!

Answer 1

选项1
非常接近你所拥有的

cols = ['EFFECTIVE DATE', 'CAP', 'SECTOR', 'INDEX WEIGHT']
sector_sum = df.groupby(cols[:3])[cols[-1]].sum()
cap_sum = df.groupby(cols[:2])[cols[-1]].transform(pd.Series.sum).values
sector_sum / cap_sum

选项2
使用一个transform

cols = ['EFFECTIVE DATE', 'CAP', 'SECTOR', 'INDEX WEIGHT']
sumto = lambda x: x / x.sum()
df.groupby(cols[:3])[cols[-1]].sum().groupby(level=cols[:2]).transform(sumto)

如果您考虑df

df = pd.DataFrame([
        [0, 'Large', 'A', .1, 'a'],
        [0, 'Large', 'B', .2, 'b'],
        [0, 'Large', 'C', .1, 'c'],
        [0, 'Large', 'D', .3, 'd'],
        [0, 'Large', 'E', .1, 'e'],
        [0, 'Large', 'F', .4, 'f'],
        [0, 'Large', 'G', .1, 'g'],
        [0, 'Small', 'A', .2, 'h'],
        [0, 'Small', 'B', .3, 'i'],
        [0, 'Small', 'C', .4, 'j'],
        [0, 'Small', 'D', .5, 'k'],
        [0, 'Small', 'E', .1, 'l'],
        [0, 'Small', 'F', .2, 'm'],
        [0, 'Small', 'G', .1, 'n'],
        [1, 'Large', 'A', .1, 'a'],
        [1, 'Large', 'B', .2, 'b'],
        [1, 'Large', 'C', .1, 'c'],
        [1, 'Large', 'D', .3, 'd'],
        [1, 'Large', 'E', .1, 'e'],
        [1, 'Large', 'F', .4, 'f'],
        [1, 'Large', 'G', .1, 'g'],
        [1, 'Small', 'A', .2, 'h'],
        [1, 'Small', 'B', .3, 'i'],
        [1, 'Small', 'C', .4, 'j'],
        [1, 'Small', 'D', .5, 'k'],
        [1, 'Small', 'E', .1, 'l'],
        [1, 'Small', 'F', .2, 'm'],
        [1, 'Small', 'G', .1, 'n'],
    ], columns=['EFFECTIVE DATE', 'CAP', 'SECTOR', 'INDEX WEIGHT', 'ID'])

两个选项都产生

EFFECTIVE DATE  CAP    SECTOR
0               Large  A         0.076923
                       B         0.153846
                       C         0.076923
                       D         0.230769
                       E         0.076923
                       F         0.307692
                       G         0.076923
                Small  A         0.111111
                       B         0.166667
                       C         0.222222
                       D         0.277778
                       E         0.055556
                       F         0.111111
                       G         0.055556
1               Large  A         0.076923
                       B         0.153846
                       C         0.076923
                       D         0.230769
                       E         0.076923
                       F         0.307692
                       G         0.076923
                Small  A         0.111111
                       B         0.166667
                       C         0.222222
                       D         0.277778
                       E         0.055556
                       F         0.111111
                       G         0.055556
Name: INDEX WEIGHT, dtype: float64

如果您将其中一个选项指定给df1，请对子组进行求和

df1.groupby(level=['EFFECTIVE DATE', 'CAP']).sum()


EFFECTIVE DATE  CAP  
0               Large    1.0
                Small    1.0
1               Large    1.0
                Small    1.0
Name: INDEX WEIGHT, dtype: float64

不允许合并多个级别的重叠

1 个答案:

时序