Как группировать мультииндексированные столбцы с помощью Pandas, сохраняя при этом структуру столбцов?

У меня есть фрейм данных с мультииндексированными столбцами, которые я хотел бы сгруппировать по уровню 0 и 1. Дублированные столбцы имеют значения, которые я хотел бы суммировать. Как я могу сгруппировать, не опуская другой уровень? Это то, что я пробовал, но он удаляет один из уровней.

Уровень 0 сбрасывается.

data.groupby(level=1, axis=1).sum()
Index(['last', 'quoteVolume'], dtype='object')

1 уровень сброшен.

data.groupby(level=0, axis=1).sum()
Index(['ACA', 'DOT', 'KSM', 'MOVR'], dtype='object')

Столбцы:

MultiIndex([(       'last',  'DOT'),
            ('quoteVolume',  'DOT'),
            (       'last',  'DOT'),
            ('quoteVolume',  'DOT'),
            (       'last',  'KSM'),
            ('quoteVolume',  'KSM'),
            (       'last',  'KSM'),
            ('quoteVolume',  'KSM'),
            (       'last', 'MOVR'),
            ('quoteVolume', 'MOVR'),
            (       'last', 'MOVR'),
            ('quoteVolume', 'MOVR'),
            (       'last',  'ACA'),
            ('quoteVolume',  'ACA')],
           )

Как я могу это сделать ?

Ожидаемый результат:

MultiIndex([(       'last',  'DOT'),
            ('quoteVolume',  'DOT'),
            (       'last',  'KSM'),
            ('quoteVolume',  'KSM'),
            (       'last', 'MOVR'),
            ('quoteVolume', 'MOVR'),
            (       'last',  'ACA'),
            ('quoteVolume',  'ACA')],
           )

пожалуйста, включите образец и ожидаемый результат.

enke 09.04.2022 19:36

Я включил ожидаемый результат, спасибо

Florent 09.04.2022 19:38

Ваш ожидаемый результат выглядит так, будто вы почти хотите просто удалить повторяющиеся индексы столбцов.,. но ваши groupby примеры, кажется, указывают на то, что у вас есть дублированные столбцы, но также и значения, которые вы хотите суммировать...?

Jon Clements 09.04.2022 19:38

@JonClements да, повторяющиеся столбцы имеют значения, которые должны быть суммированы

Florent 09.04.2022 19:40
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
4
31
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

вы можете использовать это, использовать ту же группу и установить столбцы позже, используя pd.MultiIndex.from_tuples

out = df.groupby(df.columns,axis=1).sum()
out.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(out.columns)

print(out)

levelпринимает список в качестве параметра, просто сгруппируйте по [0, 1]:

df.groupby(level=[0,1], axis=1).sum().sort_index(axis=1, level=1).columns

MultiIndex([(       'last',  'ACA'),
            ('quoteVolume',  'ACA'),
            (       'last',  'DOT'),
            ('quoteVolume',  'DOT'),
            (       'last',  'KSM'),
            ('quoteVolume',  'KSM'),
            (       'last', 'MOVR'),
            ('quoteVolume', 'MOVR')],
           )

Почему-то .sum() выдает ошибку ValueError: No axis named 1 for object type Series

Florent 09.04.2022 19:48

Интересно, у меня это работает локально, если у вас есть фрейм данных с несколькими индексными столбцами.

Psidom 09.04.2022 19:50

Да, у меня есть фрейм данных с несколькими столбцами индекса

Florent 09.04.2022 19:53

Возможно, это несоответствие версии pandas или python. Вот рабочий пример: akuiper.com/console/G4dxfJ8UtRjL

Psidom 09.04.2022 20:04

В значениях данных есть nan, я не знаю, является ли это причиной

Florent 09.04.2022 20:14

Другие вопросы по теме