Question

在Pandas中我有一个系列和一个多指数：

s = pd.Series([1,2,3,4], index=['w', 'x', 'y', 'z'])
idx = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['c', 'd']])

创建一个idx作为索引的数据框架的最佳方法是什么，s作为每一行的值，保留S中的索引作为列？

df =
       w   x   y   z
a  c   1   2   3   4
   d   1   2   3   4
b  c   1   2   3   4
   d   1   2   3   4

Answer 1

使用pd.DataFrame构造函数后跟assign

pd.DataFrame(index=idx).assign(**s)

     w  x  y  z
a c  1  2  3  4
  d  1  2  3  4
b c  1  2  3  4
  d  1  2  3  4

Answer 2

您可以将numpy.repeat与numpy.ndarray.reshape一起用于重复数据和最后DataFrame构造函数：

arr = np.repeat(s.values, len(idx)).reshape(-1, len(idx))
df = pd.DataFrame(arr, index=idx, columns=s.index)
print (df)
     w  x  y  z
a c  1  1  1  1
  d  2  2  2  2
b c  3  3  3  3
  d  4  4  4  4

<强>计时：

np.random.seed(123)
s = pd.Series(np.random.randint(10, size=1000))
s.index = s.index.astype(str)
idx = pd.MultiIndex.from_product([np.random.randint(10, size=250), ['a','b','c', 'd']])

In [32]: %timeit (pd.DataFrame(np.repeat(s.values, len(idx)).reshape(len(idx), -1), index=idx, columns=s.index))
100 loops, best of 3: 3.94 ms per loop

In [33]: %timeit (pd.DataFrame(index=idx).assign(**s))
1 loop, best of 3: 332 ms per loop

In [34]: %timeit pd.DataFrame([s]*len(idx),idx,s.index)
10 loops, best of 3: 82.9 ms per loop

Answer 3

使用[s] * len（s）作为数据，使用idx作为索引，使用s.index作为列来重建df。

pd.DataFrame([s]*len(s),idx,s.index)
Out[56]: 
     w  x  y  z
a c  1  2  3  4
  d  1  2  3  4
b c  1  2  3  4
  d  1  2  3  4

通过使用新的multiindex重复一行来创建pandas数据帧

3 个答案: