python - 如何将非重叠数据帧矢量化为重叠移位数据帧？

Question

我想将常规数据帧转换为具有重叠和移位的多索引数据帧。
例如，输入数据框是这样的示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=np.arange(0, 12).reshape(-1, 2), columns=['d1', 'd2'], dtype=float)
df.index.name = 'idx'
print(df)

输出:

       d1    d2
idx            
0     0.0   1.0
1     2.0   3.0
2     4.0   5.0
3     6.0   7.0
4     8.0   9.0
5    10.0  11.0

我想输出的是:让它按批次重叠并每次移动一行(添加一列 batchid 来标记每个类次)，像这样(batchsize=4):

               d1    d2
idx batchid            
0   0         0.0   1.0
1   0         2.0   3.0
2   0         4.0   5.0
3   0         6.0   7.0
1   1         2.0   3.0
2   1         4.0   5.0
3   1         6.0   7.0
4   1         8.0   9.0
2   2         4.0   5.0
3   2         6.0   7.0
4   2         8.0   9.0
5   2        10.0  11.0

我目前的工作:
我可以让它与迭代一起工作并将它们连接在一起。但这需要很多时间。

batchsize = 4
ds, ids = [], []
idx = df.index.values
for bi in range(int(len(df) - batchsize + 1)):
    ids.append(idx[bi:bi+batchsize])
for k, idx in enumerate(ids):
    di = df.loc[pd.IndexSlice[idx], :].copy()
    di['batchid'] = k
    ds.append(di)
res = pd.concat(ds).fillna(0)
res.set_index('batchid', inplace=True, append=True)

有没有办法矢量化和加速这个过程？
谢谢。

Answer 1

首先，我们创建一个“掩码”，它会告诉我们哪些元素进入哪个批次 id

nrows = len(df)
batchsize = 4
mask_columns = {i:np.pad([1]*batchsize,(i,nrows-batchsize-i)) for i in range(nrows-batchsize+1)}
mask_df = pd.DataFrame(mask_columns)
df = df.join(mask_df)

这为 df 添加了几列:

  idx    d1    d2    0    1    2
-----  ----  ----  ---  ---  ---
    0     0     1    1    0    0
    1     2     3    1    1    0
    2     4     5    1    1    1
    3     6     7    1    1    1
    4     8     9    0    1    1
    5    10    11    0    0    1

这现在看起来像一个带有“傻瓜”的 df，我们需要“反转”傻瓜:

df2 = df.set_index(['d1','d2'], drop=True)
df2[df2==1].stack().reset_index().drop(0,1).sort_values('level_2').rename(columns = {'level_2':'batchid'})

产生

      d1    d2    batchid
--  ----  ----  ---------
 0     0     1          0
 1     2     3          0
 3     4     5          0
 6     6     7          0
 2     2     3          1
 4     4     5          1
 7     6     7          1
 9     8     9          1
 5     4     5          2
 8     6     7          2
10     8     9          2
11    10    11          2