2013-06-10 43 views
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C'è qualche opportunità in panda di raggruppare i dati con MultiIndex? Con questo intendo passare alla funzione groupby non solo le chiavi ma le chiavi e i valori per predefinire le colonne del dataframe?Pandas groupby e Multiindex

a = np.array(['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'], dtype=object) 
b = np.array(['one', 'one', 'two', 'one', 'two', 'two', 'two'], dtype=object) 
c = np.array(['dull', 'shiny', 'dull', 'dull', 'dull', 'shiny', 'shiny'], dtype=object) 
df = pd.DataFrame([a, b, c]).T 
df.columns = ['a', 'b', 'c'] 
df.groupby(['a', 'b', 'c']).apply(len) 

a b c  
bar one dull  1 
    two dull  1 
foo one dull  1 
      shiny 1 
    two dull  1 
      shiny 2 

Ma quello che realmente voglio è il seguente:

mi = pd.MultiIndex(levels=[['foo', 'bar'], ['one', 'two'], ['dull', 'shiny']], 
        labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]]) 
#pseudocode 
df.groupby(['a', 'b', 'c'], multi_index = mi).apply(len) 
a b c  
bar one dull  1 
      shiny 0 
    two dull  1 
      shiny 0 
foo one dull  1 
      shiny 1 
    two dull  1 
      shiny 2 

Il mio modo di vedere è nella creazione di involucro aggiuntivo sul oggetto GroupBy. O forse questa caratteristica è adatta alla filosofia dei panda e può essere inclusa nella lib di panda?

risposta

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solo reindex e fillna!

In [14]: df.groupby(['a', 'b', 'c']).size().reindex(index=mi).fillna(0) 
Out[14]: 
foo one dull  1 
      shiny 1 
    two dull  1 
      shiny 2 
bar one dull  1 
      shiny 0 
    two dull  1 
      shiny 0 
dtype: float64 
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penso quello che potrebbe essere inclusa è forse una parola chiave '' dropna = False'' (che normalmente default è true) a incluse tutte le combinazioni per a mi (che è quello che avete qui) .... questo è simile a una nuova funzionalità che stiamo introducendo in 0.11.1: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/groupby.html#filtration, che ha questa stessa proprietà ... – Jeff

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thx, sarebbe grande! La mia prima domanda riguardava la funzione crosstab, quindi hai risposto anche a questa pagina http://stackoverflow.com/questions/17003034/missing-data-in-pandas-crosstab. – norecces

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che era @Ady Hayden .... ma np – Jeff

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