У меня есть фрейм данных data с мультииндексом.Я хотел рассчитать стандартное отклонение столбцов в Python, отфильтровать по определенным значениям разных уровней и сохранить те, которые стоят.Dev для столбца.
Я думал о чем-то вроде этого:
#Level 1 = 'A'
cat1 = data.index.isin('A', level=1)
#Level 2 = 'B'
cat2 = data.index.isin('B', level=2)
#Level 3 = 'C','D','E'
list = ['C','D','E']
cat3 = data.index.isin(list, level=3)
cat12 = cat1 & cat2
empty_list=[]
for i in list:
result[i] = cat12 & cat3[i]
result_stand_dev = np.asarray(dat[result[i]].sum(axis=0))
result_SD[i] = np.std(OBSI_stand_dev).tolist(empty_list)
Я совершенно новичок в кодировании. Вы предлагаете какую-нибудь другую идею?Dataframe содержит несколько столбцов и 100 000 строк с числами.