Pandas：使用 MultiIndex 列按不同列聚合

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas：使用 MultiIndex 列按不同列聚合

【英文标题】：Pandas: aggregating by different columns with MultiIndex columns

【发布时间】：2019-03-04 21:33:59

【问题描述】：

我想获取一个包含 MultiIndex 列（其中索引是 DatetimeIndex）的数据框，并根据列通过不同的函数进行聚合。

例如，考虑下表，其中索引包括日期，第一级列是价格和交易量，第二级列是代码（例如 AAPL 和 AMZN）。

df1 = pd.DataFrame("ticker":["AAPL"]*365, 
                'date': pd.date_range(start='20170101', end='20171231'), 
                'volume' : [np.random.randint(50,100) for i in range(365)],
                'price': [np.random.randint(100,200) for i in range(365)]) 
df2 = pd.DataFrame("ticker":["AMZN"]*365, 
                'date': pd.date_range(start='20170101', end='20171231'), 
                'volume' : [np.random.randint(50,100) for i in range(365)], 
                'price': [np.random.randint(100,200) for i in range(365)])
df = pd.concat([df1,df2])

grp = df.groupby(['date', 'ticker']).mean().unstack()
grp.head()

我想做的是按月汇总数据，但取价格的平均值和数量的总和。

我原以为grp.resample("MS").agg("price":"mean", "volume":"sum") 中的一些东西应该可以工作，但它不是因为多索引列。完成此任务的最佳方法是什么？

【参考方案1】：

你可以

df.groupby([pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%Y-%m'),df.ticker]).\
    agg("price":"mean", "volume":"sum").unstack()
Out[529]: 
              price             volume      
ticker         AAPL        AMZN   AAPL  AMZN
date                                        
2017-01  155.548387  141.580645   2334  2418
2017-02  154.035714  156.821429   2112  2058
2017-03  154.709677  148.806452   2258  2188
2017-04  154.366667  149.366667   2271  2254
2017-05  154.774194  155.096774   2331  2264
2017-06  147.333333  145.133333   2220  2302
2017-07  149.709677  150.645161   2188  2412
2017-08  150.806452  154.645161   2265  2341
2017-09  157.033333  151.466667   2199  2232
2017-10  149.387097  145.580645   2303  2203
2017-11  154.100000  150.266667   2212  2275
2017-12  156.064516  149.290323   2265  2224