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python - 在多索引中移动时间以合并

问题描述

我想合并两个由time和索引的数据集id。问题是，每个数据集中的时间略有不同。在一个数据集中，时间（每月）是月中，因此是每个月的 15 日。在另一个数据集中，这是最后一个工作日。这应该仍然是一对一的匹配，但日期并不完全相同。

我的方法是将月中日期转移到工作日的月底日期。

数据：

dt = pd.date_range('1/1/2011','12/31/2011', freq='D')
dt = dt[dt.day == 15]
lst = [1,2,3]
idx = pd.MultiIndex.from_product([dt,lst],names=['date','id'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(len(idx)), index=idx)
df.head()

输出：

                      0
date       id
2011-01-15 1  -0.598584
           2  -0.484455
           3  -2.044912
2011-02-15 1  -0.017512
           2   0.852843

这就是我想要的（我删除了性能警告）：

In[83]:df.index.levels[0] + BMonthEnd()
Out[83]:
DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-29',
               '2011-05-31', '2011-06-30', '2011-07-29', '2011-08-31',
               '2011-09-30', '2011-10-31', '2011-11-30', '2011-12-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='BM')

但是，索引是不可变的，所以这不起作用：

In: df.index.levels[0] = df.index.levels[0] + BMonthEnd()

TypeError: 'FrozenList' does not support mutable operations.

我唯一的解决方案是重置索引（），更改日期，然后再次设置索引（）：

df.reset_index(inplace=True)
df['date'] = df['date'] + BMonthEnd()
df.set_index(['date','id'], inplace=True)

这给了我想要的东西，但这是最好的方法吗？是否有 set_level_values() 函数（我在 API 中没有看到）？

或者，也许我对合并采取了错误的方法。我可以将数据集与 keys 合并df.index.get_level_values(0).year，但这似乎并没有好多少 df.index.get_level_values(0).month。id

标签： pythonpandasmergemulti-indexdatetimeindex

解决方案

您可以再次构建它：

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays(
    [
       df.index.get_level_values(0) + BMonthEnd(),
       df.index.get_level_values(1)
])

set_levels隐式重建索引。如果您有两个以上的级别，则此解决方案会变得笨拙，因此请考虑使用set_levels简洁的打字方式。

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