我有以下多索引表:
A | B | C | D | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | ||||||||
x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y |
2.2 | 5.1 | 3.4 | 1.8 | 1.5 | 6.7 | 8.1 | 7.5 | 6.1 | 2.1 | 9.3 | 7.1 | 8.2 | 1.1 | 1.4 | 2.5 |
7.9 | 3.2 | 1.1 | 5.3 | 9.3 | 3.1 | 0.9 | 3.2 | 4.1 | 5.1 | 7.7 | 4.3 | 8.1 | 0.4 | 2.4 | 4.1 |
数据点 (x, y)
已随机分配到 A - D 列。我想通过 x
处的 t_1
值重新排序它们 - 以斜体显示< /em>。其他值与重新排序无关,但会由 x
处的 t_1
值带到它们的新列。这意味着每一行都将以不同的方式重新排序。
我想要一些处理上表的代码:
A | B | C | D | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | ||||||||
x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y |
1.5 | 6.7 | 8.1 | 7.5 | 2.2 | 5.1 | 3.4 | 1.8 | 6.1 | 2.1 | 9.3 | 7.1 | 8.2 | 1.1 | 1.4 | 2.5 |
4.1 | 5.1 | 7.7 | 4.3 | 7.9 | 3.2 | 1.1 | 5.3 | 8.1 | 0.4 | 2.4 | 4.1 | 9.3 | 3.1 | 0.9 | 3.2 |
答案 0 :(得分:2)
尝试使用 unstack
和 groupby
:(我现在能想到的唯一解决方案)
df1 = df.unstack().unstack()
for col in df1.columns:
a = []
for i,g in df1[col].groupby(level=0):
a.append((i,g.iloc[0]))
get_sortedli = sorted(a, key=lambda x: x[1])
order_col = [f1 for f1,f2 in get_sortedli]
val = (df.iloc[col].reindex(order_col, axis=1, level=0))
df.iloc[col] = val
df:
我想象这是一个 4 块排列(A、B、C、D)的问题。排列后获取值并将其分配给真实数据帧。
df1:
答案 1 :(得分:2)
这是一个选项,主要涉及数据的形状,排序,然后使用重新调整形状的值和原始 df
列(多索引)来创建最终数据框:
df2 = df.T.unstack(level=0).T.reset_index(level=0, col_fill='row')
df2 = df2.sort_values([('level_0', 'row'), ('t_1', 'x')], ignore_index=True)
values = df2.drop(('level_0', 'row'), axis=1).values.reshape(2, -1)
df3 = pd.DataFrame(data=values, columns=df.columns) # using original df's columns
输出:
A B C D
t_1 t_2 t_1 t_2 t_1 t_2 t_1 t_2
x y x y x y x y x y x y x y x y
0 1.5 6.7 8.1 7.5 2.2 5.1 3.4 1.8 6.1 2.1 9.3 7.1 8.2 1.1 1.4 2.5
1 4.1 5.1 7.7 4.3 7.9 3.2 1.1 5.3 8.1 0.4 2.4 4.1 9.3 3.1 0.9 3.2
以更易读但不准确的表格格式:
A | B | C | D | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | t_1 | t_2 | ||||||||
x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y | x | y |
1.5 | 6.7 | 8.1 | 7.5 | 2.2 | 5.1 | 3.4 | 1.8 | 6.1 | 2.1 | 9.3 | 7.1 | 8.2 | 1.1 | 1.4 | 2.5 |
4.1 | 5.1 | 7.7 | 4.3 | 7.9 | 3.2 | 1.1 | 5.3 | 8.1 | 0.4 | 2.4 | 4.1 | 9.3 | 3.1 | 0.9 | 3.2 |