访问熊猫数据透视表中元素的正确方法

Posted 2023-02-23

【中文标题】访问熊猫数据透视表中元素的正确方法

【英文标题】：the correct way to access elements in a pandas pivot table

【发布时间】：2016-05-19 12:50:57

【问题描述】：

我一直在尝试使用 pandas 数据框切片 .IX 表示法从以下数据透视表中访问元素。但是我收到错误：

没有钥匙。

pivot = c.pivot("date","stock_name","close").resample("A",how="ohlc")
pt = pd.DataFrame(pivot,index=pivot.index.year)
pt

从 pandas 数据透视表中仅切出一行或多列的正确方法是什么？

例如，如果我只想要 2016 和 Billabong 的年度价格？

pivot["2016-12-31"]["BBG"]

【参考方案1】：

你可以使用loc，docs：

print c
     date stock_name  close
0 2012-08-31        ibm      1
1 2013-08-31       aapl      1
2 2014-08-31       goog      1
3 2015-08-31        bhp      1
4 2016-08-31        bhp      1

pivot = c.pivot("date","stock_name","close").resample("A",how="ohlc")
print pivot
           aapl                 bhp                goog                 ibm  \
           open high low close open high low close open high low close open   
date                                                                          
2012-12-31  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN    1   
2013-12-31    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   
2014-12-31  NaN  NaN NaN   NaN  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN   
2015-12-31  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   
2016-12-31  NaN  NaN NaN   NaN    1    1   1     1  NaN  NaN NaN   NaN  NaN   


           high low close  
date                       
2012-12-31    1   1     1  
2013-12-31  NaN NaN   NaN  
2014-12-31  NaN NaN   NaN  
2015-12-31  NaN NaN   NaN  
2016-12-31  NaN NaN   NaN  

print pivot.loc["2014", ('goog', slice(None))]
           goog               
           open high low close
date                          
2014-12-31    1    1   1     1

【讨论】：

@jezreal - 谢谢，但结果都是 N/A，这不是我所期望的。