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python - MultiIndex/ reshape Pandas 版本之间的差异

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 22:27:53 25 4
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我有一个使用以下代码的 DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np


index = pd.DatetimeIndex(['2017-05-04', '2017-05-05', '2017-05-08', '2017-05-09',
'2017-05-10'], dtype='datetime64[ns]',name = 'date', freq='B')
columns = pd.MultiIndex(levels=[['HSBA LN Equity', 'UCG IM Equity', 'ISP IM Equity'], ['LAST PRICE', 'HIGH', 'LOW']],
labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
data = np.array([[ 663.8, 672.5, 661.1, 15.97, 16.02, 15.49, 2.76, 2.768, 2.694],
[ 658.6, 663.9, 656.0, 16.22, 16.48, 15.77, 2.842, 2.868, 2.77 ],
[ 660.6, 664.1, 658.9, 16.01, 16.49, 15.94, 2.852, 2.898, 2.826],
[ 664.9, 669.2, 662.5, 15.90, 16.41, 15.90, 2.848, 2.898, 2.842],
[ 670.9, 673.4, 663.8, 16.09, 16.15, 15.59, 2.85, 2.888, 2.802]])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns, index = index)

输出看起来像这样:

            HSBA LN Equity               UCG IM Equity                \
LAST PRICE HIGH LOW LAST PRICE HIGH LOW
date
2017-05-04 663.8 672.5 661.1 15.97 16.02 15.49
2017-05-05 658.6 663.9 656.0 16.22 16.48 15.77
2017-05-08 660.6 664.1 658.9 16.01 16.49 15.94
2017-05-09 664.9 669.2 662.5 15.90 16.41 15.90
2017-05-10 670.9 673.4 663.8 16.09 16.15 15.59

ISP IM Equity
LAST PRICE HIGH LOW
date
2017-05-04 2.760 2.768 2.694
2017-05-05 2.842 2.868 2.770
2017-05-08 2.852 2.898 2.826
2017-05-09 2.848 2.898 2.842
2017-05-10 2.850 2.888 2.802

自从 0.19.2 升级到 Pandas 0.20.1 后,当我使用 df = df.stack(0) 时,输出看起来像这个:

                              HIGH  LAST PRICE      LOW
date
2017-05-04 HSBA LN Equity 672.500 663.800 661.100
UCG IM Equity 2.768 2.760 2.694
ISP IM Equity 16.020 15.970 15.490
2017-05-05 HSBA LN Equity 663.900 658.600 656.000
UCG IM Equity 2.868 2.842 2.770
ISP IM Equity 16.480 16.220 15.770
2017-05-08 HSBA LN Equity 664.100 660.600 658.900
UCG IM Equity 2.898 2.852 2.826
ISP IM Equity 16.490 16.010 15.940
2017-05-09 HSBA LN Equity 669.200 664.900 662.500
UCG IM Equity 2.898 2.848 2.842
ISP IM Equity 16.410 15.900 15.900
2017-05-10 HSBA LN Equity 673.400 670.900 663.800
UCG IM Equity 2.888 2.850 2.802
ISP IM Equity 16.150 16.090 15.590

列已更改顺序,股票价格不再与正确的股票代码匹配。

这是一个错误吗?

最佳答案

这绝对是一个错误,因为我的两个团队大量使用 MultiIndex 列并堆叠它有点可怕。在你的问题中找到它 #16323并发布了 PR ( #16325 )。

这已经合并到 master 中,将成为 0.20.2 错误修复版本的一部分,目前计划于 2017 年 6 月 13 日发布。

关于python - MultiIndex/ reshape Pandas 版本之间的差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43898426/

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