Ошибки в приведенных столбцах после слияния с Pivot_Table - PullRequest
Новая
       25

Ошибки в приведенных столбцах после слияния с Pivot_Table

0 голосов
/ 30 марта 2019

после применения Pivot_Table на недавно объединенном DataFrame, я понял, что полученные столбцы не соответствуют ожиданиям.

По сути, вместо того, чтобы получитьэти выходные данные: 

 df4.Ammonia:

 NAN
 NAN
 NAN
 .
 .

Я получил следующие выходные данные: 

 df4.Ammonia:

 Time
 2013-11-01 00:00:00   NaN
 2013-11-01 01:00:00   NaN
 2013-11-01 02:00:00   NaN 
 .
 .

Кажется, что индекс столбца появляется каждый раз, когда я проверяю столбец !!

Вот мойкод: 

Mi_Pollution['Measurement'] = Mi_Pollution['Measurement'].astype(float)
Mi_Pollution['Sensor_ID'] = Mi_Pollution['Sensor_ID'].astype(float)
Mi_Pollution['Time']=list(Mi_Pollution.index)
Mi_Pollution.reset_index()
df3 = Mi_Pollution.merge(Pollutants, on='Sensor_ID', how='left')

и чем: 

df4 = df3.pivot_table(index=['Time'],values='Measurement',columns='Sensor_Type')

Любое предложение будет высоко оценено, спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 30 марта 2019

Ожидается, вы получите Datetimeindex, потому что столбец после параметра index в pivot_table создает индекс возвращаемого DataFrame - здесь time столбец создан DatetimeIndex.

Проверьте этопо: 

print (df4.index)

Если нужен индекс по умолчанию, используйте DataFrame.reset_index для преобразования DattimeIndex в новый столбец и замените его на RangeIndex и DataFrame.rename_axis для удаленияимя столбца (Time строка): 

df4 = df4.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
...