Python Pandas - 여러 열에서 융해, 피벗, 조 변경

Question

다음과 같은 데이터 프레임이 있습니다. 색인은 연도 (1964 ~ 2016 년, 고유하지 않음, 매년 31 회 반복), 첫 번째 열은 일 (1 ~ 31)이며 열 2 ~ 13 열은 월 (1 ~ 12)

질문 : 어떻게해야합니까? pdDatetimeIndex 날짜가있는 팬더 시리즈 (또는 단일 열 df)로 변환 하시겠습니까? groupby, melt, pivot 및 transpose를 사용해 보았지만 정확한 구문을 파악할 수는 없습니다. 도와 주셔서 정말로 고맙습니다!

Answer 1

우리는 관련 되라는 이름의 열이있는 dataframe 걸리는 pd.to_datetime 기능을 활용하려면. 이 경우 'year', 'month' 및 'day'입니다.

따라서 아래 솔루션은 이러한 세 개의 열이있는 데이터 프레임을 만들고 pd.to_datetime으로 전달하려고합니다.

• 색인에 이미 'year'이 있습니다. 색인에있는 모든 항목을 가져 오도록하겠습니다. 색인에서 'day'을 df.set_index('day', append=True)
• 과 함께 시작하겠습니다. 다음으로 색인에 'month'을 가져옵니다. 하지만 지금은 열에 있습니다. 먼저 열의 이름을 .rename_axis('month', 1)
• 으로 바꿉니다. 그런 다음 색인에 넣습니다. .stack()
• 이제 색인 값이 3 열입니다. reset_index 일 때 데이터 프레임의 전면에 3 개의 열을 밀어 넣을 것입니다. 그래서 나는 reset_index과 .reset_index().iloc[:, :3]으로 처음 세 개의 열을 어떤 조합이 존재하지 않을 수 있기 때문에 pd.to_datetime
• 에, '1964-02-31'처럼, 우리가 같은 날짜에 대해 NaT을 반환합니다 errors='coerce'을 통과 되었 것이다.
• 마지막으로 loc을 사용하여 결과를 필터링하고 색인에서 null 값을 삭제합니다.

샘플 데이터

df = pd.DataFrame({ 
    'day': [1, 2, 3], 1: [8, 5, 3] 
}, pd.Index([1999, 1999, 1999], name='year')) 

df 

     day 1 
year   
1999 1 8 
1999 2 5 
1999 3 3 

해결

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack() 
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce') 
s = s.loc[s.index.dropna()] 

s 

1999-01-01 8 
1999-01-02 5 
1999-01-03 3 
dtype: int64 

---

전체 데이터

df = pd.DataFrame(
    np.arange(31 * 12).reshape(31, 12), 
    pd.Index([1964 for _ in range(31)], name='year'), 
    np.arange(12) + 1 
).assign(day=np.arange(31) + 1).iloc[:, [-1] + np.arange(12).tolist()] 

df 

     day 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
year                 
1964 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
1964 2 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
1964 3 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 
1964 4 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 
1964 5 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 
1964 6 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 
1964 7 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 
1964 8 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 
1964 9 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 
1964 10 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 
1964 11 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 
1964 12 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 
1964 13 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 
1964 14 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 
1964 15 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 
1964 16 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 
1964 17 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 
1964 18 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 
1964 19 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 
1964 20 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 
1964 21 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 
1964 22 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 
1964 23 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 
1964 24 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 
1964 25 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 
1964 26 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 
1964 27 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 
1964 28 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 
1964 29 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 
1964 30 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 
1964 31 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 

0

---

난 당신이 .. 난 그것을 찬성 투표 할 중지 할 수 대답했다

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack() 
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce') 
s = s.loc[s.index.dropna()] 

s 

1964-01-01  0 
1964-02-01  1 
1964-03-01  2 
1964-04-01  3 
1964-05-01  4 
1964-06-01  5 
1964-07-01  6 
1964-08-01  7 
1964-09-01  8 
1964-10-01  9 
1964-11-01  10 
1964-12-01  11 
1964-01-02  12 
1964-02-02  13 
1964-03-02  14 
... 
1964-05-30 352 
1964-06-30 353 
1964-07-30 354 
1964-08-30 355 
1964-09-30 356 
1964-10-30 357 
1964-11-30 358 
1964-12-30 359 
1964-01-31 360 
1964-03-31 362 
1964-05-31 364 
1964-07-31 366 
1964-08-31 367 
1964-10-31 369 
1964-12-31 371 
Length: 366, dtype: int64 

---

대체

lol = [[y, m, d] for y, d in zip(df.index, df.day) for m in df.columns[1:]] 
columns = ['year', 'month', 'day'] 
d1 = pd.DataFrame(lol, columns=columns) 
dates = pd.to_datetime(d1, errors='coerce') 
m = dates.notnull().values 

pd.Series(df.drop('day', 1).values.ravel()[m], dates[m])