добавить к уровню в мультииндексных панелях DataFrame - PullRequest
Новая
       3

добавить к уровню в мультииндексных панелях DataFrame

0 голосов
/ 12 сентября 2018

Структура моего мультииндексного фрейма данных выглядит следующим образом: 

                                  close       high        low       open  
   index = (timestamp,key)                                  
(2018-09-10 16:00:00, ask)       1.16023    1.16064    1.16007    1.16046
(2018-09-10 16:00:00, bid)       1.16009    1.16053    1.15992    1.16033
(2018-09-10 16:00:00, volume)  817.00000  817.00000  817.00000  817.00000

Для каждой временной отметки есть замечания по ставке, аск и объему.

Я пытаюсь добавить ко второму уровню индекса (т. Е. [Bid, ask, volume]) "среднее" наблюдение путем вычисления соответствующего (bid + ask) /2.

.

Мой желаемый фрейм данных должен выглядеть следующим образом 

                                  close       high        low       open  
   index = (timestamp,key)                                  
(2018-09-10 16:00:00, ask)       1.16023    1.16064    1.16007    1.16046
(2018-09-10 16:00:00, bid)       1.16009    1.16053    1.15992    1.16033
(2018-09-10 16:00:00, volume)  817.00000  817.00000  817.00000  817.00000
(2018-09-10 16:00:00, mid)     1.16016      1.16059    1.15999    1.1604

Какой самый эффективный способ сделать это? Можно ли это сделать на месте?

EDIT:

Распечатка заголовка кадра, чтобы более четко видеть структуру. 

`bid_ask.head(5).to_dict()
Out[3]: 
{'close': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1602300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1600900000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.15977,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.15968},
 'high': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1606399999999999,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1605300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.16039,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.16029},
 'low': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1600699999999999,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1599200000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.1596200000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.1595299999999999},
 'open': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.16046,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1603300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.1601900000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.1600999999999999}}
 `

1 Ответ

0 голосов
/ 12 сентября 2018

Я не совсем уверен, как структурирован ваш DataFrame, но это суть 

df.loc[('2018-09-10 16:00:00', 'mid'), :] = [1.16016, 1.16059, 1.15999 , 1.1604]

Все, что вам нужно сделать, это использовать df.loc и предоставить новый кортеждля MultiIndex

Я предположил, что ваша новая запись MultiIndex была ('2018-09-10 16:00:00', 'mid')

Пример 

In [353]: ref

Out[353]:
       Names  Values
  idx2
1 one      A       5
2 two      B      10

In [354]: ref.loc[(3, 'three'), :] = ['C', 15]

In [355]: ref
Out[355]:
        Names  Values
  idx2
1 one       A     5.0
2 two       B    10.0
3 three     C    15.0
...