Python Pandas - 複数の列で融解、ピボット、転置する

Question

私は以下のようなデータフレームを持っています。インデックスは年（1964〜2016年、一意ではなく、毎年31回繰り返す）、1列目は日数（1〜31）、2〜13列目は月数（1〜12）

質問：これをpd.DatetimeIndex日付のPandasシリーズ（または単一列df）に変換しますか？私はgroupby、melt、pivot、transposeを使ってみましたが、正しい構文を理解することができません。あなたの助けをありがとう！

Answer 1

我々は意義が名前の列を持つデータフレームをとるpd.to_datetime機能を利用したいと思います。この場合、'year','month'、および'day'です。

したがって、以下の解決策では、これら3つの列を持つデータフレームを作成し、pd.to_datetimeに渡すことを目指しています。

• インデックスにはすでに'year'があります。インデックス内のすべてを取得しましょう。インデックスの'day'をdf.set_index('day', append=True)
• で取得することから始めましょう。次に、'month'をインデックスに追加します。しかし、今はそれが列にあります。まず、カラムの名前を.rename_axis('month', 1)
• と変更してから、インデックスに入れます.stack()
• これでインデックス値が3列になりました。私がreset_indexになると、私は3列をデータフレームの前面にプッシュさせるつもりです。だから、私はreset_indexと.reset_index().iloc[:, :3]で最初の3つの列を取り、いくつかの組み合わせが存在しない場合がありますのでpd.to_datetime
• に、'1964-02-31'のように、私たちは、このような日付のNaTを返しますerrors='coerce'を渡すことを渡します。
• 最後に、locを使用して結果をフィルタリングし、インデックスからヌル値を削除します。

サンプルデータ

df = pd.DataFrame({ 
    'day': [1, 2, 3], 1: [8, 5, 3] 
}, pd.Index([1999, 1999, 1999], name='year')) 

df 

     day 1 
year   
1999 1 8 
1999 2 5 
1999 3 3 

ソリューション

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack() 
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce') 
s = s.loc[s.index.dropna()] 

s 

1999-01-01 8 
1999-01-02 5 
1999-01-03 3 
dtype: int64 

---

全データ

df = pd.DataFrame(
    np.arange(31 * 12).reshape(31, 12), 
    pd.Index([1964 for _ in range(31)], name='year'), 
    np.arange(12) + 1 
).assign(day=np.arange(31) + 1).iloc[:, [-1] + np.arange(12).tolist()] 

df 

     day 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
year                 
1964 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
1964 2 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
1964 3 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 
1964 4 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 
1964 5 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 
1964 6 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 
1964 7 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 
1964 8 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 
1964 9 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 
1964 10 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 
1964 11 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 
1964 12 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 
1964 13 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 
1964 14 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 
1964 15 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 
1964 16 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 
1964 17 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 
1964 18 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 
1964 19 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 
1964 20 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 
1964 21 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 
1964 22 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 
1964 23 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 
1964 24 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 
1964 25 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 
1964 26 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 
1964 27 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 
1964 28 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 
1964 29 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 
1964 30 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 
1964 31 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 

---

0私はあなたが..私はそれをupvoteし、停止することはできません答える見

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack() 
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce') 
s = s.loc[s.index.dropna()] 

s 

1964-01-01  0 
1964-02-01  1 
1964-03-01  2 
1964-04-01  3 
1964-05-01  4 
1964-06-01  5 
1964-07-01  6 
1964-08-01  7 
1964-09-01  8 
1964-10-01  9 
1964-11-01  10 
1964-12-01  11 
1964-01-02  12 
1964-02-02  13 
1964-03-02  14 
... 
1964-05-30 352 
1964-06-30 353 
1964-07-30 354 
1964-08-30 355 
1964-09-30 356 
1964-10-30 357 
1964-11-30 358 
1964-12-30 359 
1964-01-31 360 
1964-03-31 362 
1964-05-31 364 
1964-07-31 366 
1964-08-31 367 
1964-10-31 369 
1964-12-31 371 
Length: 366, dtype: int64 

---

代替

lol = [[y, m, d] for y, d in zip(df.index, df.day) for m in df.columns[1:]] 
columns = ['year', 'month', 'day'] 
d1 = pd.DataFrame(lol, columns=columns) 
dates = pd.to_datetime(d1, errors='coerce') 
m = dates.notnull().values 

pd.Series(df.drop('day', 1).values.ravel()[m], dates[m])