我有以下格式的數(shù)據(jù)： 0 1 2 3 4 5 6 0 09.08.00 31.6875 -0.017442 17.10.00 59.1250 0.002119 24.10.00 ... 1 10.08.00 31.7031 0.000492 18.10.00 59.1250 0.000000 25.10.00 ...2 11.08.00 31.7656 0.001971 19.10.00 59.3125 0.003171 26.10.00 ... 3 14.08.00 31.5625 -0.006394 20.10.00 59.5625 0.004215 27.10.00 ... 4 15.08.00 31.5000 -0.001980 23.10.00 59.1250 -0.007345 30.10.00 ... 413 414 415 416 0 0.004704 01.05.18 133.48 -0.034991 ...... 1 -0.001725 02.05.18 138.58 0.038208 ...... 2 0.000247 03.05.18 141.56 0.021504 ......3 0.000987 04.05.18 139.76 -0.012715 ......4 0.000493 07.05.18 139.63 -0.000930 .......如您所見，數(shù)據(jù)分為 3 列用于多個(gè)組（在本例中為代碼）。更重要的是，我擁有的數(shù)據(jù)是在不同時(shí)間段內(nèi)記錄的。例如，第一組可能有 100 天的數(shù)據(jù)，第二組只有 25 天，依此類推。這意味著我們有不同數(shù)量的行，每個(gè)組的數(shù)據(jù)條目。我希望最后的數(shù)據(jù)幀有 3 列而不是 416 列。所以我想以某種方式一次將 3 列附加到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)幀。所以最終結(jié)果應(yīng)該是這樣的： 0 1 2 0 09.08.00 31.6875 -0.017442 1 10.08.00 31.7031 0.000492 2 11.08.00 31.7656 0.001971 3 14.08.00 31.5625 -0.006394 4 15.08.00 31.5000 -0.0019805 17.10.00 59.1250 0.002119 6 18.10.00 59.1250 0.000000 7 19.10.00 59.3125 0.003171 8 20.10.00 59.5625 0.004215 9 23.10.00 59.1250 -0.007345我希望這個(gè)問題足夠清楚。我將如何在 Python 中使用 Pandas 等進(jìn)行編程？
2 回答
慕蓋茨4494581
TA貢獻(xiàn)1850條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊
stack與通過模和整數(shù)除法創(chuàng)建的多索引一起使用：
a = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [a % 3, a // 3]
df = df.stack().sort_index(level=1).reset_index(drop=True)
print (df)
0 1 2
0 09.08.00 31.6875 -0.017442
1 10.08.00 31.7031 0.000492
2 11.08.00 31.7656 0.001971
3 14.08.00 31.5625 -0.006394
4 15.08.00 31.5000 -0.001980
5 17.10.00 59.1250 0.002119
6 18.10.00 59.1250 0.000000
7 19.10.00 59.3125 0.003171
8 20.10.00 59.5625 0.004215
9 23.10.00 59.1250 -0.007345
Numpy 解決方案是可能的，但因?yàn)樽詈笥幸恍┳址枰D(zhuǎn)換為floats：
a = np.reshape(df.values,(len(df), -1, 3)).swapaxes(0,1).reshape(-1, 3)
df = pd.DataFrame(a)
df[[1,2]] = df[[1,2]].astype(float)
print (df)
0 1 2
0 09.08.00 31.6875 -0.017442
1 10.08.00 31.7031 0.000492
2 11.08.00 31.7656 0.001971
3 14.08.00 31.5625 -0.006394
4 15.08.00 31.5000 -0.001980
5 17.10.00 59.1250 0.002119
6 18.10.00 59.1250 0.000000
7 19.10.00 59.3125 0.003171
8 20.10.00 59.5625 0.004215
9 23.10.00 59.1250 -0.007345
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