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我有以下带有多个日期列及其值的数据框:
date value_1 date value_2 date value_3
01-01-1990 1 01-01-1990 2 02-01-1990 4
02-01-1990 3 03-01-1990 20
04-01-1990 30
输出:将所有日期列组合成超集日期列并相应地显示值。
date value_1 value_2 value_3
01-01-1990 1 2
02-01-1990 3 4
03-01-1990 20
04-01-1990 30
最佳答案
首先需要对具有值列的日期对的相同列名称进行重复数据删除:
s = df.columns.to_series()
mask = df.columns.duplicated(keep=False)
c = np.where(mask, s + '_' + (s.groupby(s).cumcount() + 1).astype(str) , s)
df.columns = c
print (df)
date_1 value_1 date_2 value_2 date_3 value_3
0 01-01-1990 1.0 01-01-1990 2 02-01-1990 4.0
1 02-01-1990 3.0 03-01-1990 20 NaN NaN
2 NaN NaN 04-01-1990 30 NaN NaN
然后通过 groupby
循环,使用 lambda 函数 ans 按所有对拆分,创建日期列,删除缺失值和最后一个 concat
一起:
dfs = [x.set_index(x.columns[0]).dropna()
for i, x in df.groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=1)]
#print (dfs)
df2 = pd.concat(dfs, axis=1)
print (df2)
value_1 value_2 value_3
01-01-1990 1.0 2.0 NaN
02-01-1990 3.0 NaN 4.0
03-01-1990 NaN 20.0 NaN
04-01-1990 NaN 30.0 NaN
编辑:
日期时间列和接下来的 2 个数据值列的答案已更改:
print (df)
date_security GH_LAST_PRICE Val GH_VOLUME_PRICE Val date_security \
0 01-01-1990 1.0 7.0 01-01-1990
1 01-02-1990 3.0 8.0 03-01-1990
2 NaN NaN NaN 04-01-1990
DG_LAST_PRICE Val DG_VOLUME_PRICE Val
0 2 10.0
1 20 NaN
2 30 1.0
创建MultiIndex
:
df.columns = [(np.arange(len(df.columns)) // 3).astype(str), df.columns]
print (df)
# 0 1 \
date_security GH_LAST_PRICE Val GH_VOLUME_PRICE Val date_security
0 01-01-1990 1.0 7.0 01-01-1990
1 01-02-1990 3.0 8.0 03-01-1990
2 NaN NaN NaN 04-01-1990
DG_LAST_PRICE Val DG_VOLUME_PRICE Val
0 2 10.0
1 20 NaN
2 30 1.0
dfs = [x.set_index(x.columns[0]).dropna()
for i, x in df.groupby(level=0, axis=1)]
df2 = pd.concat(dfs, axis=1)
#flatten MultiIndex
df2.columns = df2.columns.map('_'.join)
print (df2)
0_GH_LAST_PRICE Val 0_GH_VOLUME_PRICE Val 1_DG_LAST_PRICE Val \
01-01-1990 1.0 7.0 2.0
01-02-1990 3.0 8.0 NaN
04-01-1990 NaN NaN 30.0
1_DG_VOLUME_PRICE Val
01-01-1990 10.0
01-02-1990 NaN
04-01-1990 1.0
关于pandas - 如何在 Pandas 中将多个日期列合并为一个?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52496176/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!