Создание кадра данных с многоуровневым индексом столбца из четырех массивов 2d numpy

У меня есть четыре массива 2d numpy:

import numpy as np
import pandas as pd    
x1 = np.array([[2, 4, 1],
       [2, 2, 1],
       [1, 3, 3],
       [2, 2, 1],
       [3, 3, 2]])
x2 = np.array([[1, 2, 2],
       [4, 1, 4],
       [1, 4, 4],
       [3, 3, 2],
       [2, 2, 4]])

x3 = np.array([[4, 3, 2],
       [4, 3, 2],
       [4, 3, 3],
       [1, 2, 2],
       [1, 4, 3]])      
x4 = np.array([[3, 1, 1],
       [3, 4, 3],
       [2, 2, 1],
       [2, 1, 1],
       [1, 2, 4]])

И я хотел бы создать фрейм данных следующим образом:

level_1_label = ['location1','location2','location3']
level_2_label = ['x1','x2','x3','x4']
header = pd.MultiIndex.from_product([level_1_label, level_2_label], names=['Location','Variable'])
df = pd.DataFrame(np.concatenate((x1,x1,x3,x4),axis=1), columns=header)
df.index.name = 'Time'
df

Создание кадра данных с многоуровневым индексом столбца из четырех массивов 2d numpy

Данные в этом DataFrame не в нужной форме.

Я хочу, чтобы четыре столбца (x1,x2,x3,x4) в метке столбца первого уровня (location1) были созданы путем взятия первых столбцов из всех массивов numpy. Следующие четыре столбца (x1,x2,x3,x4), т.е. четыре столбца во второй метке столбца первого уровня (location2) должны быть созданы путем взятия вторых столбцов из всех четырех массивов numpy и так далее. Длина метки столбца первого уровня, т.е. len(level_1_label) будет равно количеству столбцов во всех четырех массивах 2d numpy.

Желаемый DataFrame:

Создание кадра данных с многоуровневым индексом столбца из четырех массивов 2d numpy

python-3.x pandas dataframe numpy multi-index

16.03.2022 05:12

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Один из вариантов — изменить порядок создания столбца MultiIndex (поскольку level_1_label соответствует столбцам, а level_2_label — массивам); затем swaplevel + sort_index (чтобы получить его в нужном порядке) после построения DataFrame:

level_1_label = ['location1','location2','location3']
level_2_label = ['x1','x2','x3','x4']
header = pd.MultiIndex.from_product([level_2_label, level_1_label], names=['Variable','Location'])
df = pd.DataFrame(np.concatenate((x1,x2,x3,x4),axis=1), columns=header).swaplevel(axis=1).sort_index(level=0, axis=1)
df.index.name = 'Time'

Выход:

Location    location1          location2          location3         
Variable    x1 x2 x3 x4        x1 x2 x3 x4        x1 x2 x3 x4
Time                                                          
0            2  1  4  3         4  2  3  1         1  2  2  1
1            2  4  4  3         2  1  3  4         1  4  2  3
2            1  1  4  2         3  4  3  2         3  4  3  1
3            2  3  1  2         2  3  2  1         1  2  2  1
4            3  2  1  1         3  2  4  2         2  4  3  4

16.03.2022 05:44

Ответ принят как подходящий

Один из вариантов - изменить форму данных в порядке Fortran перед созданием фрейма данных:


# reusing your code
level_1_label = ['location1','location2','location3']
level_2_label = ['x1','x2','x3','x4']
header = pd.MultiIndex.from_product([level_1_label, level_2_label], names=['Location','Variable'])

# np.vstack is just a convenience wrapper around np.concatenate, axis=1
outcome = np.reshape(np.vstack([x1,x2,x3,x4]), (len(x1), -1), order = 'F')
df = pd.DataFrame(outcome, columns = header)
df.index.name = 'Time'

df

Location location1          location2          location3
Variable        x1 x2 x3 x4        x1 x2 x3 x4        x1 x2 x3 x4
Time
0                2  1  4  3         4  2  3  1         1  2  2  1
1                2  4  4  3         2  1  3  4         1  4  2  3
2                1  1  4  2         3  4  3  2         3  4  3  1
3                2  3  1  2         2  3  2  1         1  2  2  1
4                3  2  1  1         3  2  4  2         2  4  3  4

16.03.2022 06:32

Другие вопросы по теме

Как объединить несколько файлов xls в один фрейм данных в python?

Как создать регулярное выражение, которое начинается с определенных символов и заканчивается пробелом?

Как я могу исправить "(df[df['id']==id_value].name == 1).any()" "Истинное значение серии является неоднозначной ошибкой"?

Как использовать метод where в python при каждом получении ошибки?

Python scipy FFT не может построить график, и мой набор данных выглядит не очень хорошо

Могу ли я нормализовать вложенные данные в python?

Изменить этот код, чтобы просмотреть все файлы CSV в папке?

Как рассчитать кумулятивную сумму (обратную) Python DataFrame в заданных группах?

Как сравнить два окна grouper 'freq'

Панды получают максимальную дельту во временном ряду за указанный период

Создание кадра данных с многоуровневым индексом столбца из четырех массивов 2d numpy

Ответы 2

Другие вопросы по теме

Похожие вопросы