我遇到了以下对行和列标题进行排序的问题。
这里是重现这个的方法:
X =pd.DataFrame(dict(x=np.random.normal(size=100), y=np.random.normal(size=100)))
A=pd.qcut(X['x'], [0,0.25,0.5,0.75,1.0]) #create a factor
B=pd.qcut(X['y'], [0,0.25,0.5,0.75,1.0]) # create another factor
g = X.groupby([A,B])['x'].mean() #do a two-way bucketing
print g
#this gives the following and so far so good
x y
[-2.315, -0.843] [-2.58, -0.567] -1.041167
(-0.567, 0.0321] -1.722926
(0.0321, 0.724] -1.245856
(0.724, 3.478] -1.240876
(-0.843, -0.228] [-2.58, -0.567] -0.576264
(-0.567, 0.0321] -0.501709
(0.0321, 0.724] -0.522697
(0.724, 3.478] -0.506259
(-0.228, 0.382] [-2.58, -0.567] 0.175768
(-0.567, 0.0321] 0.214353
(0.0321, 0.724] 0.113650
(0.724, 3.478] -0.013758
(0.382, 2.662] [-2.58, -0.567] 0.983807
(-0.567, 0.0321] 1.214640
(0.0321, 0.724] 0.808608
(0.724, 3.478] 1.515334
Name: x, dtype: float64
#Now let's make a two way table and here is the problem:
HTML(g.unstack().to_html())
这表明:
y (-0.567, 0.0321] (0.0321, 0.724] (0.724, 3.478] [-2.58, -0.567]
x
(-0.228, 0.382] 0.214353 0.113650 -0.013758 0.175768
(-0.843, -0.228] -0.501709 -0.522697 -0.506259 -0.576264
(0.382, 2.662] 1.214640 0.808608 1.515334 0.983807
[-2.315, -0.843] -1.722926 -1.245856 -1.240876 -1.041167
请注意标题不再排序。我想知道有什么好的方法可以解决这个问题，从而使交互工作变得容易。
要进一步追踪问题所在，请运行以下命令:
g.unstack().columns
它给了我这个: Index([(-0.567, 0.0321], (0.0321, 0.724], (0.724, 3.478], [-2.58, -0.567]], dtype=object)
现在将其与 B.levels 进行比较:
B.levels
Index([[-2.58, -0.567], (-0.567, 0.0321], (0.0321, 0.724], (0.724, 3.478]], dtype=object)
很明显，原来在Factor中的顺序丢失了。
现在更糟的是，让我们做一个多级交叉表:
g2 = X.groupby([A,B]).agg('mean')
g3 = g2.stack().unstack(-2)
HTML(g3.to_html())
显示如下:
y (-0.567, 0.0321] (0.0321, 0.724] (0.724, 3.478]
x
(-0.228, 0.382] x 0.214353 0.113650 -0.013758
y -0.293465 0.321836 1.180369
(-0.843, -0.228] x -0.501709 -0.522697 -0.506259
y -0.204811 0.324571 1.167005
(0.382, 2.662] x 1.214640 0.808608 1.515334
y -0.195446 0.161198 1.074532
[-2.315, -0.843] x -1.722926 -1.245856 -1.240876
y -0.392896 0.335471 1.730513
行标签和列标签的排序都不正确。
谢谢。
最佳答案
这看起来有点像 hack，但这里是:
In [11]: g_unstacked = g.unstack()
In [12]: g_unstacked
Out[12]:
y (-0.565, 0.12] (0.12, 0.791] (0.791, 2.57] [-2.177, -0.565]
x
(-0.068, 0.625] 0.389408 0.267252 0.283344 0.258337
(-0.892, -0.068] -0.121413 -0.471889 -0.448977 -0.462180
(0.625, 1.639] 0.987372 1.006496 0.830710 1.202158
[-3.124, -0.892] -1.513954 -1.482813 -1.394198 -1.756679
利用 unique 的事实保留顺序*(从 g 的索引中获取唯一的第一项):
In [13]: g.index.get_level_values(0).unique()
Out[13]:
array(['[-3.124, -0.892]', '(-0.892, -0.068]', '(-0.068, 0.625]',
'(0.625, 1.639]'], dtype=object)
如您所见，它们的顺序是正确的。
现在您可以 reindex通过这个:
In [14]: g_unstacked.reindex(g.index.get_level_values(0).unique())
Out[14]:
y (-0.565, 0.12] (0.12, 0.791] (0.791, 2.57] [-2.177, -0.565]
[-3.124, -0.892] -1.513954 -1.482813 -1.394198 -1.756679
(-0.892, -0.068] -0.121413 -0.471889 -0.448977 -0.462180
(-0.068, 0.625] 0.389408 0.267252 0.283344 0.258337
(0.625, 1.639] 0.987372 1.006496 0.830710 1.202158
现在顺序正确了。
更新(我错过了列也没有按顺序排列)。
您可以对列使用相同的技巧(您必须链接这些操作):
In [15]: g_unstacked.reindex_axis(g.index.get_level_values(1).unique(), axis=1)
* 这就是 Series unique 明显快于 np.unique 的原因。
关于python - Pandas DataFrame.unstack() 更改行和列标题的顺序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17156662/
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