python - 如何从 python pandas 数据框中获取行并将其放入一个新数据框的列中

Question

我有三个不同的经济指标数据框。列是年份，行是国家/地区。我想获取每个国家/地区的行并为每个国家/地区形成一个数据框，其中列是三个经济指标，行是年份。

例如:奥地利

         GDP     |    CPI    |    Interest rate

1998 |xxxxxxxxxxxx|xxxxxxxxxxxx|xxxxxxxxxxxxxx

1999 |xxxxxxxxxxxx|xxxxxxxxxxxx|xxxxxxxxxxxxxx

我在 python 中执行此操作时遇到困难，因为我不确定如何操作行。

后续问题:

我现在有一个看起来像这样的数据框:

按国家/地区:[

           GDP | CPI    |    Interest rate

国家|奥地利 |奥地利 |奥地利

1998 |xx xx xx xx|xx xx xx|xxxxxxxx

1998 |xx xx xx xx|xx xx xx|xxxxxxxx......

           GDP | CPI    |    Interest rate

国家|比利时 |比利时 |比利时

1998 |xx xx xx xxx|xx xx xxx|xxxxxxxx

]

我希望能够调用这样的内容:Austria.GDP、Belgium.CPI 等。我认为第一步是定义一个函数，调用大数据框中某个国家/地区的信息，例如 by_country(奥地利)。

本质上，我希望能够调用country_df(Austria).GDP

关于如何做到这一点有什么想法吗？

Answer 1

首先，您可以转置每个数据框，使行代表年份，列代表国家/地区，然后从 3 个数据框中取出各自的列并将它们连接在一起。像这样的东西会给你每个国家的数据框:

gdp = gdp_df.transpose()
cpi = cpi_df.transpose()
interest = interest_df.transpose()

by_country = {}

# Assumes the same ordering of countries in each data frame
for country in gdp.columns:
    country_df = pandas.concat([gdp[country], cpi[country], interest[country]], axis=1)
    country_df.columns = ['GDP', 'CPI', 'Interest rate']
    by_country[country] = country_df

您现在可以执行以下操作:

by_country['Austria'].GDP