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给出下表order_size:
Symbol BAX BTP CT D DX ESTX50 GBM GBP GBS GE I LE NZD S ZL
Date
2016-03-03 0 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2016-03-04 -12 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 -1 0 0
2016-03-07 0 0 0 0 -1 0 1 -1 4 -1 1 0 1 1 0
2016-03-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0
2016-03-10 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0
2016-03-11 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 0 -1 0 1 -1 0
2016-03-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 1 0
2016-03-15 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
2016-03-17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 -1
我需要将其转换为堆叠 View ，最终得到如下布局:日期 |符号| Value，其中 value 不是 0，表示所有条目都将被删除。如果我使用 df.stack() ，它会将其转换为 pd.TimeSeries ，这不是我想要的(因为我将缺少第三列)。
Date Symbol
2016-03-03 BAX 0
BTP 0
CT -2
D 0
DX 0
ESTX50 0
GBM 0
GBP 0
这使得似乎不可能运行 order_size.loc[:, (order_size.Value != 0).any(axis=0)] 来删除 0(因为 Values 不是该 pd.Series 中的列)。
编辑
order_size.replace('0', np.NaN)在运行df.stack()之前几乎可以解决问题，但是pd.Series 仍然不理想，因为我确实需要第三列 Value。
最佳答案
我认为您可以首先将所有等于 0 的值替换为 NaN，然后使用 stack与 reset_index :
print df != 0
BAX BTP CT D DX ESTX50 GBM GBP GBS \
Date
2016-03-03 False False True False False False False False False
2016-03-04 True False False False False False False False False
2016-03-07 False False False False True False True True True
2016-03-08 False False False False False False False False False
2016-03-10 False False False False False False False True True
2016-03-11 False False False False False False True True True
2016-03-14 False False False False False False False False False
2016-03-15 True False False False False False False False False
2016-03-17 False False False False False False False False False
GE I LE NZD S ZL
Date
2016-03-03 False False False False False False
2016-03-04 True False False True False False
2016-03-07 True True False True True False
2016-03-08 False False False True False False
2016-03-10 False False False False False False
2016-03-11 False True False True True False
2016-03-14 False False False True True False
2016-03-15 True False False True False False
2016-03-17 True False False False False True
print df[df != 0]
BAX BTP CT D DX ESTX50 GBM GBP GBS GE I LE NZD \
Date
2016-03-03 NaN NaN -2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2016-03-04 -12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN -1.0
2016-03-07 NaN NaN NaN NaN -1.0 NaN 1.0 -1.0 4.0 -1.0 1.0 NaN 1.0
2016-03-08 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.0
2016-03-10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 -1.0 NaN NaN NaN NaN
2016-03-11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.0 -1.0 -1.0 NaN -1.0 NaN 1.0
2016-03-14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.0
2016-03-15 -1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN 1.0
2016-03-17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.0 NaN NaN NaN
S ZL
Date
2016-03-03 NaN NaN
2016-03-04 NaN NaN
2016-03-07 1.0 NaN
2016-03-08 NaN NaN
2016-03-10 NaN NaN
2016-03-11 -1.0 NaN
2016-03-14 1.0 NaN
2016-03-15 NaN NaN
2016-03-17 NaN -1.0
df1 = df[df != 0].stack().reset_index()
#set custom column names
df1.columns = ['Date','Symbol','Value']
print df1
Date Symbol Value
0 2016-03-03 CT -2.0
1 2016-03-04 BAX -12.0
2 2016-03-04 GE 1.0
3 2016-03-04 NZD -1.0
4 2016-03-07 DX -1.0
5 2016-03-07 GBM 1.0
6 2016-03-07 GBP -1.0
7 2016-03-07 GBS 4.0
8 2016-03-07 GE -1.0
9 2016-03-07 I 1.0
10 2016-03-07 NZD 1.0
11 2016-03-07 S 1.0
12 2016-03-08 NZD -1.0
13 2016-03-10 GBP 1.0
14 2016-03-10 GBS -1.0
15 2016-03-11 GBM -1.0
16 2016-03-11 GBP -1.0
17 2016-03-11 GBS -1.0
18 2016-03-11 I -1.0
19 2016-03-11 NZD 1.0
20 2016-03-11 S -1.0
21 2016-03-14 NZD -1.0
22 2016-03-14 S 1.0
23 2016-03-15 BAX -1.0
24 2016-03-15 GE 1.0
25 2016-03-15 NZD 1.0
26 2016-03-17 GE -1.0
27 2016-03-17 ZL -1.0
另一个解决方案 replace和 reset_index :
df = df.replace({0:np.nan})
df1 = df[df != 0].stack().reset_index()
#set custom column names
df1.columns = ['Date','Symbol','Value']
print df1
Date Symbol Value
0 2016-03-03 CT -2.0
1 2016-03-04 BAX -12.0
2 2016-03-04 GE 1.0
3 2016-03-04 NZD -1.0
4 2016-03-07 DX -1.0
5 2016-03-07 GBM 1.0
6 2016-03-07 GBP -1.0
7 2016-03-07 GBS 4.0
8 2016-03-07 GE -1.0
9 2016-03-07 I 1.0
10 2016-03-07 NZD 1.0
11 2016-03-07 S 1.0
12 2016-03-08 NZD -1.0
13 2016-03-10 GBP 1.0
14 2016-03-10 GBS -1.0
15 2016-03-11 GBM -1.0
16 2016-03-11 GBP -1.0
17 2016-03-11 GBS -1.0
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21 2016-03-14 NZD -1.0
22 2016-03-14 S 1.0
23 2016-03-15 BAX -1.0
24 2016-03-15 GE 1.0
25 2016-03-15 NZD 1.0
26 2016-03-17 GE -1.0
27 2016-03-17 ZL -1.0
关于python - 堆叠数据并删除 0/NaN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36841388/
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