मल्टीइंडेक्स के साथ पांडस डेटाफ्रेम नम्पी मैट्रिक्स

Question

मेरे पास 2 इंडेक्स के साथ एक पांडा डेटाफ्रेम है। (मल्टीइंडेक्स) मैं df.as_matrix(...) जैसे कुछ के साथ एक नम्पी मैट्रिक्स प्राप्त करना चाहता हूं लेकिन इस मैट्रिक्स में आकार (n_rows, 1) है। मैं आकार (n_index1_rows, n_index2_rows, 1) आकार का एक मैट्रिक्स चाहता हूँ।

वांछित आकार प्राप्त करने के लिए .groupby(...) और .values.tolist() या .as_matrix(...) का उपयोग करने का कोई तरीका है?

संपादित: डेटा

               value 
current_date     temp_date           
1970-01-01 00:00:01.446237485 1970-01-01 00:00:01.446237489 30.497100 
           1970-01-01 00:00:01.446237494 9.584300 
           1970-01-01 00:00:01.446237455 10.134200 
           1970-01-01 00:00:01.446237494 7.803683 
           1970-01-01 00:00:01.446237400 10.678700 
           1970-01-01 00:00:01.446237373 9.700000 
           1970-01-01 00:00:01.446237180 15.000000 
           1970-01-01 00:00:01.446236961 12.928866 
           1970-01-01 00:00:01.446237032 10.458800 

यह विचार की तरह है:

np.array([np.resize(x.as_matrix(["value"]).copy(), (500, 1)) for (i, x) in df.reset_index("current_date").groupby("current_date")]) 

Answer 1

मुझे लगता है कि क्या आप चाहते हैं multiindex unstack लिए, उदाहरण के लिए है

df.unstack().values[:, :, np.newaxis] 

संपादित करें: यदि आप डुप्लिकेट सूचकांक होते हैं, unstacking काम नहीं करेगा, और आप शायद एक pivot_table बजाय हैं:

pivoted = df.reset_index().pivot_table(index='current_date', 
             columns='temp_date', 
             aggfunc='mean') 
arr = pivoted.values[:, :, np.newaxis] 
arr.shape 
# (10, 50, 1) 

यहाँ unstack की एक पूरी उदाहरण है। सबसे पहले हम कुछ डेटा बनाएंगे:

current = pd.date_range('2015', periods=10, freq='D') 
temp = pd.date_range('2015', periods=50, freq='D') 
ind = pd.MultiIndex.from_product([current, temp], 
           names=['current_date', 'temp_date']) 
df = pd.DataFrame({'val':np.random.rand(len(ind))}, 
        index=ind) 
df.head() 
#        val 
# current_date temp_date   
# 2015-01-01 2015-01-01 0.309488 
#    2015-01-02 0.697876 
#    2015-01-03 0.621318 
#    2015-01-04 0.308298 
#    2015-01-05 0.936828 

अब हम multiindex unstack: हम डेटा की पहली 4x4 टुकड़ा दिखाएंगे:

df.unstack().iloc[:4, :4] 
#      val         
# temp_date 2015-01-01 2015-01-02 2015-01-03 2015-01-04 
# current_date            
# 2015-01-01  0.309488 0.697876 0.621318 0.308298 
# 2015-01-02  0.323530 0.751486 0.507087 0.995565 
# 2015-01-03  0.805709 0.101129 0.358664 0.501209 
# 2015-01-04  0.360644 0.941200 0.727570 0.884314 

अब numpy सरणी निकालने, और करने के लिए नयी आकृति प्रदान [ nrows x ncols x 1] जैसा कि आपने प्रश्न में निर्दिष्ट किया है:

vals = df.unstack().values[:, :, np.newaxis] 
print(vals.shape) 
# (10, 50, 1)