填写缺少的DataFrame索引

时间:2017-02-15 06:15:59

标签: pandas dataframe union nan multi-index

鉴于两个pandas数据帧dfadfb,如何确保每个DataFrame的MultiIndex包含来自另一个的所有行?

In [147]: dfa
Out[147]: 
        c
a b      
0 5  10.0
1 6  11.0
2 7  12.0
3 8  13.5
4 9  14.0

In [148]: dfb
Out[148]: 
      c
a b    
0 5  10
2 7  12
3 8  13
4 9  14

此处,dfb缺少索引(1,6):

In [149]: dfa - dfb
Out[149]: 
       c
a b     
0 5  0.0
1 6  NaN
2 7  0.0
3 8  0.5
4 9  0.0

...但dfa也可能缺少dfb的索引。该值应为0,我们在每个数据帧中插入缺少的索引。

换句话说,每个DataFrame的索引应该是两个MultiIndex的并集,其中添加的行的值为0.

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果需要将fill_value替换为某个值,我认为您需要DataFrame.sub参数NaN

df = dfa.sub(dfb, fill_value=0)
print (df)
        c
a b      
0 5   0.0
1 6  11.0
2 7   0.0
3 8   0.5
4 9   0.0
df = dfb.sub(dfa, fill_value=0)
print (df)
      c
a b    
0 5  10
1 6   0
2 7  12
3 8  13
4 9  14

如果索引需要union,请添加reindex

mux = dfa.index.union(dfb.index)
print (mux)
MultiIndex(levels=[[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]],
           labels=[[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]],
           names=['a', 'b'],
           sortorder=0)

print (dfa.reindex(mux, fill_value=0))
        c
a b      
0 5  10.0
1 6  11.0
2 7  12.0
3 8  13.5
4 9  14.0

print (dfb.reindex(mux, fill_value=0))
      c
a b    
0 5  10
1 6   0
2 7  12
3 8  13
4 9  14

答案 1 :(得分:0)

要扩展所有出现的MultiIndex值的笛卡尔乘积,效果很好:

from itertools import product

df = dfa.loc[0:2]
print(df)

        c
a b      
0 5  10.0
1 6  11.0
2 7  12.0

# build full cartesian product index
cpr_index = product(*(df.index.get_level_values(icol) for icol in df.index.names))
# and generate the missing elements, filling with -1
print(df.reindex(cpr_index, fill_value=-1))

        c
a b      
0 5  10.0
  6  -1.0
  7  -1.0
1 5  -1.0
  6  11.0
  7  -1.0
2 5  -1.0
  6  -1.0
  7  12.0

基本上,这会创建一个填充了默认值的完整张量或矩阵。 对于部分全部人口(例如:对于所有> = 1的人口),必须相应地制作产品。