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使用假設(shè)庫創(chuàng)建多索引 pd.DataFrame

使用假設(shè)庫創(chuàng)建多索引 pd.DataFrame

翻過高山走不出你 2023-09-12 18:28:05
我需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)pd.DataFrame帶有多重索引的。第一個(gè)索引級(jí)別是一個(gè)簡(jiǎn)單的范圍,從1...n. 第二級(jí)是日期時(shí)間索引。所有列都包含floats. 這是我的示例n=2。from datetime import dateimport pandas as pdfrom hypothesis import givenfrom hypothesis import strategies as stfrom hypothesis.extra.pandas import columns, data_frames, indexes@given(    df1=data_frames(        columns=columns(            ["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"],            elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False),        ),        index=indexes(            elements=st.dates(                date.fromisoformat("2000-01-01"), date.fromisoformat("2020-12-31")            ),            min_size=10,            unique=True,        ).map(sorted),    ),    df2=data_frames(        columns=columns(            ["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"],            elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False),        ),        index=indexes(            elements=st.dates(                date.fromisoformat("2000-01-01"), date.fromisoformat("2020-12-31")            ),            min_size=10,            unique=True,        ).map(sorted),    ),)def test_index_level(df1, df2):    df = pd.concat([df1, df2], keys=["df1", "df2"])    assert df.index.nlevels == 2我想知道如何使用hypothesis庫直接創(chuàng)建多重索引?很明顯,我無法像我的玩具示例中那樣手動(dòng)定義df1、df2等。另一個(gè)限制是level 2所有出現(xiàn)的索引都必須相同level 1。
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www說

TA貢獻(xiàn)1775條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

您可以lists組合數(shù)據(jù)幀,而不是單獨(dú)定義每個(gè)數(shù)據(jù)幀。

要使每個(gè)第一個(gè)索引的第二個(gè)索引(例如日期)相同,您可以首先計(jì)算索引,然后將其提供給生成的列表。也許有一種更簡(jiǎn)單的方法,但我使用復(fù)合材料做到了:


@composite

def df_lists(draw, elements=indexes(

    elements=st.dates(

        date.fromisoformat("2000-01-01"),

        date.fromisoformat("2020-12-31")

    ),

    min_size=10,

    unique=True,

)):

    index = draw(elements.map(sorted))

    df_list = lists(

        data_frames(

            columns=columns(

                ["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"],

                elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False),

            ),

            index=just(index),  # have to make a strategy from the drawn index values

        ),

        min_size=1, max_size=5  # assume n = 5

    )

    return draw(df_list)



@given(df_lists())

def test_index_level(df_list):

    df = pd.concat(df_list,

                   keys=["df" + str(i + 1) for i in range(len(df_list))])

    assert df.index.nlevels == 2


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反對(duì) 回復(fù) 2023-09-12
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