Pandas：如何使用多索引运行轴？

Question

我想在pandasDataFrame上运行一个轴，索引是两列，而不是一列。例如，一个字段表示年份，一个字段表示月份，一个“item”字段显示“item 1”和“item 2”，一个“value”字段显示数值。我希望指数是年+月。

我唯一的办法是把这两个字段合并成一个，然后再把它们分开。有更好的办法吗？

下面复制了最少的代码。谢谢！

PS是的，我知道还有其他一些关于关键字“pivot”和“multi index”的问题，但是我不知道它们是否/如何能帮助我解决这个问题。

import pandas as pd
import numpy as np

df= pd.DataFrame()
month = np.arange(1, 13)
values1 = np.random.randint(0, 100, 12)
values2 = np.random.randint(200, 300, 12)


df['month'] = np.hstack((month, month))
df['year'] = 2004
df['value'] = np.hstack((values1, values2))
df['item'] = np.hstack((np.repeat('item 1', 12), np.repeat('item 2', 12)))

# This doesn't work: 
# ValueError: Wrong number of items passed 24, placement implies 2
# mypiv = df.pivot(['year', 'month'], 'item', 'value')

# This doesn't work, either:
# df.set_index(['year', 'month'], inplace=True)
# ValueError: cannot label index with a null key
# mypiv = df.pivot(columns='item', values='value')

# This below works but is not ideal: 
# I have to first concatenate then separate the fields I need
df['new field'] = df['year'] * 100 + df['month']

mypiv = df.pivot('new field', 'item', 'value').reset_index()
mypiv['year'] = mypiv['new field'].apply( lambda x: int(x) / 100)  
mypiv['month'] = mypiv['new field'] % 100

Answer 1

你可以分组，然后取消后退。

>>> df.groupby(['year', 'month', 'item'])['value'].sum().unstack('item')
item        item 1  item 2
year month                
2004 1          33     250
     2          44     224
     3          41     268
     4          29     232
     5          57     252
     6          61     255
     7          28     254
     8          15     229
     9          29     258
     10         49     207
     11         36     254
     12         23     209

或者使用pivot_table：

>>> df.pivot_table(
        values='value', 
        index=['year', 'month'], 
        columns='item', 
        aggfunc=np.sum)
item        item 1  item 2
year month                
2004 1          33     250
     2          44     224
     3          41     268
     4          29     232
     5          57     252
     6          61     255
     7          28     254
     8          15     229
     9          29     258
     10         49     207
     11         36     254
     12         23     209

Answer 2

我相信，如果您在多索引中包含item，那么您可以取消返回：

df.set_index(['year', 'month', 'item']).unstack(level=-1)

这将产生：

                value      
item       item 1 item 2
year month              
2004 1         21    277
     2         43    244
     3         12    262
     4         80    201
     5         22    287
     6         52    284
     7         90    249
     8         14    229
     9         52    205
     10        76    207
     11        88    259
     12        90    200

它比使用pivot_table快一点，与使用groupby的速度差不多或稍慢一点。