重组多级索引的数据框架。

huangapple
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英文:

How to restructure multi-index dataframe

问题

以下是翻译好的部分：

我有一个包含财务数据的数据框，看起来像这样：

  1.                       Y0    Y1    Y2    Y3  
  2. Variable1  Company1   0     2     4     5
  3.            Company2   0     2     4     5
  4.            Company3   0     2     4     5
  6. Variable2  Company1   0     2     4     5
  7.            Company2   0     2     4     5
  8.            Company3   0     2     4     5

是否有一种方法可以重新构造数据框，使其看起来像这样：

  1.                Variable1     Variable2
  2. Company1  Y0      0             0
  3.           Y1      1             1
  4.           Y2      2             2 
  5. ...
  6. Company2  Y0      0             0
  7.           Y1      1             1
  8.           Y2      2             2

我尝试重新排序级别，但它没有给出我想要的结果，因为标签位于不同的轴上。

英文:

I have a dataframe with financial data, which looks like following:

  1.                       Y0    Y1    Y2    Y3  
  2. Variable1  Company1   0     2     4     5
  3.            Company2   0     2     4     5
  4.            Company3   0     2     4     5
  6. Variable2  Company1   0     2     4     5
  7.            Company2   0     2     4     5
  8.            Company3   0     2     4     5

Is there a way to restructure the dataframe so it looks like this:

  1.                Variable1     Variable2
  2. Company1  Y0      0             0
  3.           Y1      1             1
  4.           Y2      2             2 
  5. ...
  6. Company2  Y0      0             0
  7.           Y1      1             1
  8.           Y2      2             2

I have tried to reorder levels, but it doesn't give the result i want, since the lables are on different axis.

data

答案1

得分: 5

Use:

  1. df.stack().unstack(0)
  3. 输出:
  5.                  变量1  变量2
  6.     公司1 Y0     0     0
  7.           Y1     2     2
  8.           Y2     4     4
  9.           Y3     5     5
  10.     公司2 Y0     0     0
  11.           Y1     2     2
  12.           Y2     4     4
  13.           Y3     5     5
  14.     公司3 Y0     0     0
  15.           Y1     2     2
  16.           Y2     4     4
  17.           Y3     5     5
英文:

Use:

  1. df.stack().unstack(0)

OUtput:

  1.              Variable1  Variable2
  2. Company1 Y0          0          0
  3.          Y1          2          2
  4.          Y2          4          4
  5.          Y3          5          5
  6. Company2 Y0          0          0
  7.          Y1          2          2
  8.          Y2          4          4
  9.          Y3          5          5
  10. Company3 Y0          0          0
  11.          Y1          2          2
  12.          Y2          4          4
  13.          Y3          5          5

huangapple
  • 本文由 发表于 2020年1月6日 21:56:47
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