Pandas 多索引 DataFrame 到 Numpy Ndarray答案

【问题标题】：Pandas Multi-Index DataFrame to Numpy NdarrayPandas 多索引 DataFrame 到 Numpy Ndarray
【发布时间】：2018-02-15 04:05:22
【问题描述】：

我正在尝试将多索引 pandas DataFrame 转换为 numpy.ndarray。数据框如下：

               s1  s2   s3   s4
Action State                   
1      s1     0.0   0  0.8  0.2
       s2     0.1   0  0.9  0.0
2      s1     0.0   0  0.9  0.1
       s2     0.0   0  1.0  0.0

我希望得到的numpy.ndarray 与np.shape() = (2,2,4) 如下：

[[[ 0.0  0.0  0.8  0.2 ]
  [ 0.1  0.0  0.9  0.0 ]]

 [[ 0.0  0.0  0.9  0.1 ]
  [ 0.0  0.0  1.0  0.0]]]

我已经尝试过df.as_matrix() 但这会返回：

 [[ 0.   0.   0.8  0.2]
  [ 0.1  0.   0.9  0. ]
  [ 0.   0.   0.9  0.1]
  [ 0.   0.   1.   0. ]]

如何返回第一级的列表列表，每个列表代表一个Action 记录。

【问题讨论】：

之后再整形？
结果中的形状类似于 (2, 2, 4)。

标签： python pandas numpy multi-index

【解决方案1】：

一种方式

In [151]: df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.values.tolist()).values
Out[151]:
array([[[0.0, 0.0, 0.8, 0.2], 
        [0.1, 0.0, 0.9, 0.0]],
       [[0.0, 0.0, 0.9, 0.1],
        [0.0, 0.0, 1.0, 0.0]]], dtype=object)

【讨论】：

不幸的是，这个数组的尺寸与预期数组的尺寸不同：np.shape() of your result 给出了(2,)，而预期的np.shape() 是(2,3,3)

【解决方案2】：

您可以使用以下内容：

dim = len(df.index.get_level_values(0).unique())
result = df.values.reshape((dim1, dim1, df.shape[1]))
print(result)
[[[ 0.   0.   0.8  0.2]
  [ 0.1  0.   0.9  0. ]]

 [[ 0.   0.   0.9  0.1]
  [ 0.   0.   1.   0. ]]]

第一行只是查找要分组的组数。

为什么需要这个（或 groupby）：一旦你使用 .values，你就会失去来自 pandas 的 MultiIndex 的维度。所以你需要以某种方式将该维度重新传递给 NumPy。

【讨论】：

请注意，您现在需要使用 .to_numpy 而不是 .values，并且此方法假定您的数据框中存在所有 Action * State * State 组合。

【解决方案3】：

使用 Divakar 的建议，np.reshape() 工作：

>>> print(P)

              s1  s2   s3   s4
Action State                   
1      s1     0.0   0  0.8  0.2
       s2     0.1   0  0.9  0.0
2      s1     0.0   0  0.9  0.1
       s2     0.0   0  1.0  0.0

>>> np.reshape(P,(2,2,-1))

[[[ 0.   0.   0.8  0.2]
  [ 0.1  0.   0.9  0. ]]

 [[ 0.   0.   0.9  0.1]
  [ 0.   0.   1.   0. ]]]

>>> np.shape(P)

(2, 2, 4)

【讨论】：

认为你想要一个更通用的解决方案......不管怎样！

【解决方案4】：

详细说明 Brad Solomon's answer，以获得更通用的解决方案 - 不同大小的索引和不固定数量的索引 - 可以执行以下操作：

def df_to_numpy(df):
    try:
        shape = [len(level) for level in df.index.levels]
    except AttributeError:
        shape = [len(df.index)]
    ncol = df.shape[-1]
    if ncol > 1:
        shape.append(ncol)
    return df.to_numpy().reshape(shape)

如果df 缺少子索引reshape 将不起作用。添加它们的一种方法是（也许有更好的解决方案）：

def enforce_df_shape(df):
    try:
        ind = pd.MultiIndex.from_product([level.values for level in df.index.levels])
    except AttributeError:
        return df
    fulldf = pd.DataFrame(-1, columns=df.columns, index=ind)  # remove -1 to fill fulldf with nan
    fulldf.update(df)
    return fulldf

【讨论】：