将 Panda DataFrame 转换为类面板结构

Question

我在将数据重塑为正确格式的特定问题上遇到了很多麻烦。

我有这样的数据：

Date           Hour Category Col1 Col2
1/1/10  1:00   1    France   1.1  1.2
1/1/10  2:00   2    France   2.9  1.4
1/1/10  1:00   1    UK       3.8  2.3
2/1/10  1:00   1    France   1.4  1.0
2/1/10  1:00   1    UK       1.1  0.1
2/1/10  2:00   2    UK       1.2  0.4
3/1/10  1:00   1    France   0.5  0.6

最后我需要的是：

每一行必须对应一对独特的夫妇（类别+时间）
每一行包含一个Pd.Series的列表（每个Pd.series对应一个日期）。因此，列表的长度对应于与 (Category+Hour)
列表中的每个元素都是一个 pd.Series 包含其他值的对象

（因此，它与 3D 数组或面板有关，但列表中的元素数量可以更改）

输出会是这样的：

Hour+Category    Lists
1+France         [[1/1/10 1.1 1.2] [2/1/10 1.4 1.0] [3/1/10 0.5 0.6]]
2+France         [[1/1/10 2.9 1.4]]
1+UK             [[1/1/10 3.8 2.3] [2/1/10 1.1 0.1]
2+UK             [[2/1/10 1.2 0.4]]

我的第一次尝试是：

X = X.group_by(['Hour','Category','Date']).first()

这创建了一个多索引，我认为它可能有助于重塑。然后我可以使用

X.to_panel()

创建一个 3D 面板，但长轴和短轴分别是小时和类别。否则我可以试试

X.unstack(level = 2)

创建一个二维数组，其列为 (Hour+Category)，列介于 (Day+Col1, Day+Col2) 之间，然后删除每行中的 NA 值并仅保留剩余的值。

但我仍在努力寻找更好的解决方案。我也想到了类似的东西，但是我做不出来：

X = X.group_by(['Hour','Category']).apply(lambda x : 
[pd.Series(dict( ???)) ]

感谢您的帮助。

Answer 1

以下内容似乎可行（您需要对列进行重命名等），但您想要实现的目标对我来说似乎很奇怪——将数据作为 list/array 放入系列中使以后更难使用。

print df.groupby(['Hour', 'Category']).apply(lambda subdf : subdf[['Date','Col1','Col2']].values).reset_index()

   Hour Category                                                  0
0     1   France  [[1/1/10, 1.1, 1.2], [2/1/10, 1.4, 1.0], [3/1/...
1     1       UK           [[1/1/10, 3.8, 2.3], [2/1/10, 1.1, 0.1]]
2     2   France                               [[1/1/10, 2.9, 1.4]]
3     2       UK                               [[2/1/10, 1.2, 0.4]]

将 Panda DataFrame 转换为类面板结构

Convert Panda DataFrame to Panel-like structure

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