指定された列を使用してパンダの時系列データを変換および合計する

Question

このデータを変換/結合してインデックスとしてtfで始まる列を表示し、残りの列としてvolで始まる列だけを残しますか？

    v1 v2 v3 tf1 tf2 tf3 
Timestamp      
2011-09-01 02:36:00 1 1 0 1 1 0 
2011-09-01 03:00:00 1 0 0 1 1 0 
2011-09-01 03:36:00 1 0 0 1 1 0 
2011-09-01 04:00:00 1 0 0 1 0 0 
2011-09-01 04:33:00 1 0 0 1 0 0 
2011-09-01 04:39:00 1 0 0 1 0 0 
2011-09-01 05:12:00 1 0 0 1 0 0 
2011-09-01 05:30:00 1 0 0 1 0 0 
2011-09-01 05:36:00 1 0 0 1 1 1 
2011-09-01 05:42:00 1 0 0 1 0 0 

所望の出力：データ開始

例v1、v2又はv3インデックスとtf1、tf2とtf3である場合

所望の出力は、値の合計を示すdataframeあります列。上記の例から分かるよう

tf1 tf2 tf3 
v1 10 4 1 
v2 1 1 0 
v3 0 0 0 

v1とtf2値1たことv1とtf1値1であったことを10回、4回等

があった私は失敗これを実行しようと試みてきましたgroupbyでインデックスと列を転記しようとしました。すなわち、subset[vlist].Tは私にインデックスとしてv1、v2、v3を与えますが、私は自分が望んでいない列としてタイムスタンプデータを持っています。

これは、合計で類似したグループバイで行うことができますか？

ありがとうございました。

Answer 1

結果は、列のペアの内積です。ペアのすべてを取得するには、V-列とTF-列の行列積行うことができます。ドキュメントから

df.filter(like="v").T.dot(df.filter(like="tf")) 

# tf1 tf2 tf3 
#v1 10 4 1 
#v2 1 1 0 
#v3 0 0 0 

---

• .dotを、データフレームと行列の乗算であるかシリーズはオブジェクト
• v-列が転置されているので、dot製品は、行列乗算の定義に従って(v1 * tf1).sum(), (v1 * tf2).sum(), ... (v3 * tf3).sum()となります。