如何计算熊猫中重新采样的多索引数据帧

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何计算熊猫中重新采样的多索引数据帧

【英文标题】：How can I count a resampled multi-indexed dataframe in pandas

【发布时间】：2014-07-04 11:56:58

【问题描述】：

我找到了有关如何重新采样多索引的说明：

Resampling Within a Pandas MultiIndex

但是，一旦我使用 count 而不是 sum，解决方案就不再起作用了

这可能与：Resampling with 'how=count' causing problems

count 和 strings 不起作用：

values_a =[1]*16
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
#cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([datetime.datetime(2012,1,1)+datetime.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df2 = pd.DataFrame(
    'value_a': values_a,
    index = [states, dates])
df2.index.names = ['State', 'Date']
df2.reset_index(level=[0], inplace=True)
print(df2.groupby(['State']).resample('W',how='count'))

产量：

         2012-01-01           2012-01-08         
              State  value_a       State  value_a
State                                            
Alabama           2        2           6        6
Georgia           2        2           6        6

以 sum 和 numbers 作为值的工作版本

values_a =[1]*16
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
#cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([datetime.datetime(2012,1,1)+datetime.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df2 = pd.DataFrame(
    'value_a': values_a,
    index = [states, dates])
df2.index.names = ['State', 'Date']
df2.reset_index(level=[0], inplace=True)
print(df2.groupby(['State']).resample('W',how='sum'))

产量（注意没有重复的“状态”）：

                    value_a
State   Date               
Alabama 2012-01-01        2
        2012-01-08        6
Georgia 2012-01-01        2
        2012-01-08        6

【参考方案1】：

当使用count 时，状态不是一个讨厌的列（它可以计算字符串），所以resample 将对其应用计数（尽管输出不是我所期望的）。你可以这样做（告诉它只将count 应用于value_a），

>>> print df2.groupby(['State']).resample('W',how='value_a':'count')

                    value_a
State   Date               
Alabama 2012-01-01        2
        2012-01-08        6
Georgia 2012-01-01        2
        2012-01-08        6

或者更一般地说，您可以将不同类型的how 应用于不同的列：

>>> print df2.groupby(['State']).resample('W',how='value_a':'count','State':'last')

                      State  value_a
State   Date                        
Alabama 2012-01-01  Alabama        2
        2012-01-08  Alabama        6
Georgia 2012-01-01  Georgia        2
        2012-01-08  Georgia        6

因此，虽然上面允许您 count 重新采样的多索引数据帧，但它并不能解释来自 how='count' 的输出行为。以下更接近我期望它的行为方式：

print df2.groupby(['State']).resample('W',how='value_a':'count','State':'count')

                   State  value_a
State   Date                      
Alabama 2012-01-01      2        2
        2012-01-08      6        6
Georgia 2012-01-01      2        2
        2012-01-08      6        6

【讨论】：

@Karl D. 你也想在这里发布答案吗：***.com/questions/23688355/…

那个链接只是把我带到了这个问题。

对不起，我的意思是这个：***.com/questions/19745656/…

是的，这似乎是相关的。

【参考方案2】：

@Karl D soln 是正确的；这将在 0.14/master（即将发布）中实现，请参阅文档here

In [118]: df2.groupby([pd.Grouper(level='Date',freq='W'),'State']).count()
Out[118]: 
                    value_a
Date       State           
2012-01-01 Alabama        2
           Georgia        2
2012-01-08 Alabama        6
           Georgia        6

在 0.14 之前，很难使用基于时间的石斑鱼和另一个石斑鱼进行分组/重新采样。 pd.Grouper 允许非常灵活的规范来执行此操作。

【讨论】：

谢谢！石斑鱼听起来很棒！