python - 从 csv 堆叠文件创建 pandas DataFrame

Question

我想从以下 csv 文件创建一个 pandas DataFrame:

...........
EUR MS 3M;20111025;7d;1.1510;
EUR MS 3M;20111024;7d;1.1530;
EUR MS 3M;20111025;1m;1.1580;
EUR MS 3M;20111024;1m;1.1590;
...........

理想情况下，DataFrame 的第一列值(“EUR MS 3M”)将有一个名称，第二列(“20111025”)中的值组成的索引，以及 DataFrame 的列名所在的位置从第三列(“7d”、“1m”等)开始，在最后一个 csv 列(“1.150”等)中给出相应的值。我尝试过不同的方法，但无法以正确的方式解决这个问题。我认为我应该做的第一件事应该是“拆开”csv 中的值，以便首先有一个对齐的索引，然后创建一个 DataFrame，但真的不知道如何......比我更专业的人有任何线索吗？我几周前才开始学习 Pandas ......感谢您的帮助!

(我正在编辑问题以使事情更清楚:我想要一个名为 EUR MS 3M 的数据框，其中包含以下列:

index    7d     1m 
20111024 1.1530 1.1590 
20111025 1.1510 1.1580 

希望现在更清楚一点。谢谢)

Answer 1

这样的事情怎么样:

In [103]: print data
EUR MS 3M;20111025;7d;1.1510
EUR MS 3M;20111024;7d;1.1530
EUR MS 3M;20111025;1m;1.1580
EUR MS 3M;20111024;1m;1.1590

In [104]: frame = pd.read_csv(StringIO(data), sep=';', 
                              names=['frame_name', 'index', 'column', 'value'])
In [105]: name = frame.ix[0, 'frame_name']

In [106]: rs = frame.ix[:, 1:].pivot('index', 'column', 'value')

In [107]: rs.name = name

In [108]: rs
Out[108]:
column       1m     7d
index
20111024  1.159  1.153
20111025  1.158  1.151