python-用Multiindex列和不规则的时间戳连接Pandas DataFrames

我在列表中有很多单独的数据框,每个数据框都有多索引列,并且是针对不同时间段和长度的时间序列.我想做三件事：

>汇集所有单独的数据框
>任何具有相同多索引列的数据框都会追加和排序
沿时间轴
>具有不同多索引列的数据框将并置
列轴(轴= 1)

我知道默认情况下,`pandas.concat(objs,axis = 1)合并列并对行索引进行排序,但是我也希望具有相同标签和级别的数据帧在较长的时间轴上连接,而不是完全将它们放在一边并排.

我还要提到的是,具有相同标签和级别的数据帧处于相互连接但不重叠的不同时间段.

举个例子：

first,second,third = rand(5,2),rand(5,2),rand(10,2)

a = pd.DataFrame(first, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-01', periods=5, freq='d'))
a.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A','a'),('A','b')])

b = pd.DataFrame(second, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-06', periods=5, freq='d'))
b.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A','a'),('A','b')])

c = pd.DataFrame(third, index=pd.DatetimeIndex(start='1990-01-01', periods=10, freq='d'))
c.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('B','a'),('B','b')])

pd.concat([a,b,c], axis=1)

给出以下内容：

Out[3]:
    A   B
    a   b   a   b   a   b
1990-01-01  0.351481    0.083324    NaN     NaN     0.060026    0.124302
1990-01-02  0.486032    0.742887    NaN     NaN     0.570997    0.633906
1990-01-03  0.145066    0.386665    NaN     NaN     0.166567    0.147794
1990-01-04  0.257831    0.995324    NaN     NaN     0.630652    0.534507
1990-01-05  0.446912    0.374049    NaN     NaN     0.311473    0.727622
1990-01-06  NaN     NaN     0.920003    0.051772    0.731657    0.393296
1990-01-07  NaN     NaN     0.142397    0.837654    0.597090    0.833893
1990-01-08  NaN     NaN     0.506141    0.056407    0.832294    0.222501
1990-01-09  NaN     NaN     0.655442    0.754245    0.802421    0.743875
1990-01-10  NaN     NaN     0.195767    0.880637    0.215509    0.857576

有一个简单的方法来做到这一点吗？

d = a.append(b)
pd.concat([d,c], axis=1)

Out[4]:
    A   B
    a   b   a   b
1990-01-01  0.351481    0.083324    0.060026    0.124302
1990-01-02  0.486032    0.742887    0.570997    0.633906
1990-01-03  0.145066    0.386665    0.166567    0.147794
1990-01-04  0.257831    0.995324    0.630652    0.534507
1990-01-05  0.446912    0.374049    0.311473    0.727622
1990-01-06  0.920003    0.051772    0.731657    0.393296
1990-01-07  0.142397    0.837654    0.597090    0.833893
1990-01-08  0.506141    0.056407    0.832294    0.222501
1990-01-09  0.655442    0.754245    0.802421    0.743875
1990-01-10  0.195767    0.880637    0.215509    0.857576

这里的关键是我不知道如何在列表中对数据帧进行排序,我基本上需要一些知道何时要concat(obj,axis = 1)或concat(obj,axis = 0)的东西,可以做到这一点来组合我的数据框列表.也许熊猫中已经有某些东西可以做到这一点？

解决方法:

我不确定是否有一种方法可以做到这一点(可能有)…
这是我考虑创建一个空框架然后填充它的一次：

In [11]: frames = [a, b, c]

获取其索引和列的并集：

In [12]: index = sum(x.index for x in frames)
         cols = sum(x.columns for x in frames)

In [13]: res = pd.DataFrame(index=index, columns=cols)

在每个框架中填写此标签(按标签)：

In [14]: for df in [a, b, c]:
             res.loc[df.index, df.columns] = df

In [15]: res
Out[15]:
                     A                     B
                     a           b         a         b
1990-01-01   0.8516285   0.4087078  0.577000  0.595293
1990-01-02   0.6544393   0.4377864  0.851378  0.595919
1990-01-03   0.3123428  0.03825423  0.834704  0.989195
1990-01-04   0.2314499   0.4971448  0.343455  0.770400
1990-01-05   0.1982945   0.9031414  0.466225  0.463490
1990-01-06   0.7370323   0.3923151  0.263120  0.892815
1990-01-07  0.09038236   0.8778266  0.643816  0.049769
1990-01-08   0.7199705  0.02114493  0.766267  0.472471
1990-01-09  0.06733081    0.443561  0.984558  0.443647
1990-01-10   0.4695022   0.5648693  0.870240  0.949072

标签：concat,multi-index,pandas,time-series,python
来源： https://codeday.me/bug/20191121/2053016.html