Pandas переиндексирует мультидексный фрейм данных - PullRequest
Новая
       9

Pandas переиндексирует мультидексный фрейм данных

0 голосов
/ 13 ноября 2018

Есть ли способ переиндексировать два кадра данных (разных уровней), чтобы они имели общий индекс на всех уровнях?

Демо-версия:

Создайте базовый фрейм данных с именем «A»: 

index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR'])
data = np.random.randint(1, 20, (5,5))
A = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=index)

Создайте мультииндексный фрейм данных с именем 'B': 

np.random.seed(42)
midx1 = pd.MultiIndex.from_product([['Bank_1', 'Bank_2'], 
['AUD','CAD','EUR']], names=['Bank', 'Curency'])
B = pd.DataFrame(np.random.randint(10,25,6), midx1)
B.columns = ['Notional']

Basic DF: 

>>> Dataframe A:

        AUD     BRL     CAD     EUR     INR
AUD     7       19      11      11      4
BRL     8       3       2       12      6
CAD     2       1       12      12      17
EUR     10      16      15      15      19
INR     12      3       5       19      7

MultiIndex DF: 

>>> Dataframe B:

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17

Цель состоит в том, чтобы:

1) переиндексировать B, чтобы его уровень валюты включал каждую валюту в индексе A. В таком случае B будет выглядеть следующим образом (см. BRL и INR, их значения не имеют значения): 

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
        BRL         0
        INR         0
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17
        BRL         0
        INR         0

2) переиндексировать A так, чтобы он включал каждый банк из первого уровня индекса B. А будет выглядеть так: 

               AUD      BRL     CAD     EUR     INR
Bank_1  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7
Bank_2  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7

Применение этого будет на гораздо больших фреймах данных, поэтому мне нужен питонский способ сделать это.

Для контекста, в конечном счете, я хочу умножить A и B. Я пытаюсь переиндексировать, чтобы получить совпадающие индексы, поскольку это было показано как чистый способ умножения фреймов данных различных уровней индекса здесь: Панды умножают фреймы данных на мультииндекс и перекрывающиеся уровни индекса

Спасибо за любую помощь.

1 Ответ

0 голосов
/ 13 ноября 2018

Для получения B используется reindex 

B.reindex( pd.MultiIndex.from_product([B.index.levels[0], 
A.index], names=['Bank', 'Curency']),fill_value=0)

Out[62]: 
                Notional
Bank   Curency          
Bank_1 AUD            16
       BRL             0
       CAD            13
       EUR            22
       INR             0
Bank_2 AUD            24
       BRL             0
       CAD            20
       EUR            17
       INR             0

Для получения A используется concat 

pd.concat([A]*2,keys=B.index.levels[0])
Out[69]: 
            AUD  BRL  CAD  EUR  INR
Bank                               
Bank_1 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
Bank_2 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
...