python - Pandas unstack stack 用 nans 填充缺失的功能

Question

这个问题是这个 SO 问题的后续： Pandas: add columns to multiindex for any depht of index levels

但相比之下，我确实有以下数据框：

index = [['A', 'B', 'C', 'D'], ['a', 'b', 'a', 'b']]
cols = [['AC', 'AC', 'BC', 'DC', 'CC'], ['ac', 'aac', 'bc', 'ac', 'bc'], ['AAc', 'AAAAc', 'BBc', 'AAc', 'BBc']]
data = np.random.random((4, 5))
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=cols)
df.columns.names = ['col_name_0', 'col_name_1', 'col_name_2']

如果我应用上一篇文章中的解决方案，我会得到很多列，因为级别“col_name_2”也会广播到级别 0 的所有组。

引用问题的解决方案是：

out = df.stack(level = 1).unstack().swaplevel(1, 2, axis = 1)

但这会产生：

col_name_0        AC                                BC                CC                DC              
col_name_1       aac        ac              bc     aac  ac        bc aac  ac        bc aac        ac  bc
col_name_2     AAAAc AAc AAAAc       AAc AAAAc AAc BBc BBc       BBc BBc BBc       BBc AAc       AAc AAc
A a         0.908180 NaN   NaN  0.383903   NaN NaN NaN NaN  0.993260 NaN NaN  0.112402 NaN  0.196868 NaN
B b         0.901394 NaN   NaN  0.096745   NaN NaN NaN NaN  0.260379 NaN NaN  0.723057 NaN  0.194833 NaN

关卡 col_name_2 是属于关卡中相应特征的物理单位col_name_1。因此，第 1 列（0 索引）没有任何意义。第 3 列也一样。你知道我怎么能 i) 保留单位 ii) 只col_name_1在所有组中广播吗？

我目前的方法是降低col_name_2之前的级别stack，unstack但这需要一个额外的字典来将单元映射到还不错的功能，但也许有一个更优雅的解决方案。

标签： pythonpandas

Answer 1

怎么样：

df.stack(level=(1,2)).unstack(level=(-1,-2))

输出：

col_name_0        AC                  BC      ...  CC              DC
col_name_2     AAAAc       AAc BBc AAAAc AAc  ... AAc       BBc AAAAc       AAc BBc
col_name_1       aac        ac  bc   aac  ac  ...  ac        bc   aac        ac  bc
A a         0.724763  0.688566 NaN   NaN NaN  ... NaN  0.854830   NaN  0.653829 NaN
B b         0.990737  0.689543 NaN   NaN NaN  ... NaN  0.486084   NaN  0.027718 NaN
C a         0.822234  0.122896 NaN   NaN NaN  ... NaN  0.580121   NaN  0.043333 NaN
D b         0.269341  0.503598 NaN   NaN NaN  ... NaN  0.447615   NaN  0.384507 NaN