Создание новой переменной с использованием других переменных в выражении в мультииндексированном фрейме данных Pandas - PullRequest
Новая
       48

Создание новой переменной с использованием других переменных в выражении в мультииндексированном фрейме данных Pandas

1 голос
/ 11 мая 2019

У меня есть следующий мультииндексированный фрейм данных Pandas: 

toy.to_json()
'{"["ISRG","Price"]":{"2004-12-31":10.35,"2005-01-28":10.35,"2005-03-31":14.15,"2005-04-01":14.15,"2005-04-29":14.15,"2005-06-30":15.51,"2005-07-01":15.51,"2005-07-29":15.51,"2005-09-30":20.77,"2005-10-28":20.77},"["ISRG","Price_high"]":{"2004-12-31":13.34,"2005-01-28":13.34,"2005-03-31":16.27,"2005-04-01":16.27,"2005-04-29":16.27,"2005-06-30":17.35,"2005-07-01":17.35,"2005-07-29":17.35,"2005-09-30":25.96,"2005-10-28":25.96},"["ISRG","Price_low"]":{"2004-12-31":7.36,"2005-01-28":7.36,"2005-03-31":12.03,"2005-04-01":12.03,"2005-04-29":12.03,"2005-06-30":13.67,"2005-07-01":13.67,"2005-07-29":13.67,"2005-09-30":15.58,"2005-10-28":15.58},"["EW","Price"]":{"2004-12-31":9.36,"2005-01-28":9.36,"2005-03-31":10.47,"2005-04-01":10.47,"2005-04-29":10.47,"2005-06-30":11.07,"2005-07-01":11.07,"2005-07-29":11.07,"2005-09-30":10.86,"2005-10-28":10.86},"["EW","Price_high"]":{"2004-12-31":10.56,"2005-01-28":10.56,"2005-03-31":11.07,"2005-04-01":11.07,"2005-04-29":11.07,"2005-06-30":11.69,"2005-07-01":11.69,"2005-07-29":11.69,"2005-09-30":11.56,"2005-10-28":11.56},"["EW","Price_low"]":{"2004-12-31":8.15,"2005-01-28":8.15,"2005-03-31":9.87,"2005-04-01":9.87,"2005-04-29":9.87,"2005-06-30":10.46,"2005-07-01":10.46,"2005-07-29":10.46,"2005-09-30":10.16,"2005-10-28":10.16},"["volatility",""]":{"2004-12-31":null,"2005-01-28":null,"2005-03-31":null,"2005-04-01":null,"2005-04-29":null,"2005-06-30":null,"2005-07-01":null,"2005-07-29":null,"2005-09-30":null,"2005-10-28":null}}'

enter image description here

Я хочу с помощью одной строки кода создать новый столбец с именем 'volatility' на втором уровне (то есть под "ISGR" и "EW"), который будет определяться следующим выражением: 

(100 * (Price_high - Price_low)/Price).round()

У меня две проблемы: а) я не могу создать новый столбец б) не могу назначить это

Вот код, который я использовал для создания столбца, но он не работает: 

idx = pd.IndexSlice

100 *( toy.loc[:, idx[:, 'Price_high']]  - toy.loc[:, idx[:, 'Price_low']].div(toy.loc[:, idx[:, 'Price']])).round()

Эта строка кода возвращает NaN:

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 11 мая 2019

Для вывода MultiIndex DataFrame необходимо такое же MultiIndex в выбранных кадрах данных, поэтому используйте rename: 

idx = pd.IndexSlice

Price_high =  toy.loc[:, idx[:, 'Price_high']].rename(columns={'Price_high':'new'})
Price_low = toy.loc[:, idx[:, 'Price_low']].rename(columns={'Price_low':'new'})
Price = toy.loc[:, idx[:, 'Price']].rename(columns={'Price':'new'})
df4 = (100 * (Price_high - Price_low)/Price).round()
print (df4)
            ISRG    EW
             new   new
2004-12-31  58.0  26.0
2005-01-28  58.0  26.0
2005-03-31  30.0  11.0
2005-04-01  30.0  11.0
2005-04-29  30.0  11.0
2005-06-30  24.0  11.0
2005-07-01  24.0  11.0
2005-07-29  24.0  11.0
2005-09-30  50.0  13.0
2005-10-28  50.0  13.0

Другой подход заключается в использовании DataFrame.xs для избежания второго уровня, поэтому работа без MultiIndex DataFrames: 

Price_high =  toy.xs('Price_high', axis=1, level=1)
Price_low = toy.xs('Price_low', axis=1, level=1)
Price = toy.xs('Price', axis=1, level=1)
df4 = (100 * (Price_high - Price_low)/Price).round()
print (df4)
            ISRG    EW
2004-12-31  58.0  26.0
2005-01-28  58.0  26.0
2005-03-31  30.0  11.0
2005-04-01  30.0  11.0
2005-04-29  30.0  11.0
2005-06-30  24.0  11.0
2005-07-01  24.0  11.0
2005-07-29  24.0  11.0
2005-09-30  50.0  13.0
2005-10-28  50.0  13.0

А затем, если нужно, MultiIndex добавить MultiIndex.from_product: 

df4.columns = pd.MultiIndex.from_product([df4.columns, ['new']])
print (df4)
            ISRG    EW
             new   new
2004-12-31  58.0  26.0
2005-01-28  58.0  26.0
2005-03-31  30.0  11.0
2005-04-01  30.0  11.0
2005-04-29  30.0  11.0
2005-06-30  24.0  11.0
2005-07-01  24.0  11.0
2005-07-29  24.0  11.0
2005-09-30  50.0  13.0
2005-10-28  50.0  13.0
...