python – 如何在使用stack / unstack时维护Pandas DataFrame索引顺序?
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示例一:
注意给定Pandas DataFrame df的索引顺序:
>>> df
A B
first second
zzz z 2 4
a 1 5
aaa z 6 3
a 7 8
在给定的df DataFrame对象上使用堆栈和unstack方法之后,索引将按字典顺序(按字母顺序)自动排序,以便丢失行的原始顺序.
>>> df.unstack().stack()
A B
first second
aaa a 7 8
z 6 3
zzz a 1 5
z 2 4
在上面的拆卸/堆栈操作之后是否可以保持原始顺序?
根据官方文件reshaping-by-stacking-and-unstacking:
Notice that the stack and unstack methods implicitly sort the index levels involved. Hence a call to stack and then unstack, or viceversa, will result in a sorted copy of the original DataFrame or Series
示例二:
>>> dfu = df.unstack()
>>> dfu
A Z
second a z a z
first
aaa 7 6 8 3
zzz 1 2 5 4
如果原始索引是持久的,我们需要这样的dfu:
>>> dfu
A Z
second a z a z
first
zzz 1 2 5 4
aaa 7 6 8 3
我正在寻找的是一个解决方案,可以用来在调用unstack()或stack()方法后根据原始数据帧恢复索引顺序.
解决方法:
感谢Andy Hayden,您可以保留原始索引和reindex的副本.
演示:
# A B
#first second
#zzz z 2 4
# a 1 5
#aaa z 6 3
# a 7 8
print df.index
#MultiIndex(levels=[[u'aaa', u'zzz'], [u'a', u'z']],
# labels=[[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0]],
# names=[u'first', u'second'])
#set index to variable
index = df.index
#stack and unstack
df = df.unstack().stack()
print df
# A B
#first second
#aaa a 7 8
# z 6 3
#zzz a 1 5
# z 2 4
# A B
df = df.reindex(index)
print df
# A B
#first second
#zzz z 2 4
# a 1 5
#aaa z 6 3
# a 7 8
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何在使用stack / unstack时维护Pandas DataFrame索引顺序?全部内容,希望文章能够帮你解决python – 如何在使用stack / unstack时维护Pandas DataFrame索引顺序?所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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