将元组作为一行附加到数据框

Question

我正在寻找一种将行添加到数据框的解决方案。这是我拥有的数据： 分组对象（通过按月和年对数据框进行分组获得，即在此分组对象中，键是 [月，年]，值是该月和年中的所有行/日期）。

我想提取所有的月份、年份组合并将其放入一个新的数据框中。 问题：当我遍历分组对象时，月，行是一个元组，所以我将元组转换为一个列表，并使用你的追加命令将其添加到数据帧中。而不是添加为 rows ： 1 2014 2 2014 3 2014 它被添加在一列中 0 1 1 2014 0 2 1 2014 0 3 1 2014 ...

我想将这些值存储在一个新的数据框中。这是我希望新数据框的样子： 月 年 1 2014 2 2014 3 2014

我尝试将元组转换为列表，然后尝试了其他各种操作，例如旋转。输入将非常有帮助。

这里是示例代码：

    df=df.groupby(['month','year'])
    df = pd.DataFrame()
    for key, value in df:
            print "type of key is:",type(key)
            print "type of list(key) is:",type(list(key))
            df = df.append(list(key))
    print df

Answer 1

当您执行 groupby 时，生成的 MultiIndex 可用作：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2014, 42], [1, 2014, 44], [2, 2014, 23]], columns=['month', 'year', 'val'])

In [12]: df
Out[12]:
   month  year  val
0      1  2014   42
1      1  2014   44
2      2  2014   23

In [13]: g = df.groupby(['month', 'year'])

In [14]: g.grouper.result_index
Out[14]:
MultiIndex(levels=[[1, 2], [2014]],
           labels=[[0, 1], [0, 0]],
           names=['month', 'year'])

这通常就足够了，而且您不需要 DataFrame。如果你这样做，一种方法如下：

In [21]: pd.DataFrame(index=g.grouper.result_index).reset_index()
Out[21]:
   month  year
0      1  2014
1      2  2014

我以为有办法得到这个，但想不起来了。

如果你真的想要元组，你可以使用.values 或to_series：

In [31]: g.grouper.result_index.values
Out[31]: array([(1, 2014), (2, 2014)], dtype=object)

In [32]: g.grouper.result_index.to_series()
Out[32]:
month  year
1      2014    (1, 2014)
2      2014    (2, 2014)
dtype: object

Answer 2

您最初将 groupby 和空数据框都声明为 df。这是您的代码的修改版本，允许您将元组附加为数据框行。

g=df.groupby(['month','year'])
df = pd.DataFrame()
for (key1,key2), value in g:
    row_series = pd.Series((key1,key),index=['month','year'])
    df = df.append(row_series, ignore_index = True)
print df

Answer 3

如果你想要的只是唯一值，你可以使用drop_duplicates

In [29]: df[['month','year']].drop_duplicates()
Out[29]: 
   month  year
0      1  2014
2      2  2014