如何对多索引数据帧进行重新索引

How to reindex a MultiIndex dataframe(如何对多索引数据帧进行重新索引)

问题描述

是否有办法对(不同级别的)两个数据帧重新编制索引，以便它们在所有级别上共享一个公共索引？

演示：

创建名为‘A’的基本数据帧：

index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR'])
data = np.random.randint(1, 20, (5,5))
A = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=index)  

创建名为‘B’的多索引数据帧：

np.random.seed(42)
midx1 = pd.MultiIndex.from_product([['Bank_1', 'Bank_2'], 
['AUD','CAD','EUR']], names=['Bank', 'Curency'])
B = pd.DataFrame(np.random.randint(10,25,6), midx1)
B.columns = ['Notional']

基本df：

>>> Dataframe A:

        AUD     BRL     CAD     EUR     INR
AUD     7       19      11      11      4
BRL     8       3       2       12      6
CAD     2       1       12      12      17
EUR     10      16      15      15      19
INR     12      3       5       19      7

多索引df：

>>> Dataframe B:

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17

目标是：

1)重新编制B的索引，使其货币级别包括A的索引中的每种货币。B将如下所示(请参阅BRL和INR，它们的理论值并不重要)：

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
        BRL         0
        INR         0
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17
        BRL         0
        INR         0

2)重新索引A，以使其包括B的索引的第一级中的每个银行。A将如下所示：

               AUD      BRL     CAD     EUR     INR
Bank_1  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7
Bank_2  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7

此应用程序将在大得多的数据帧上应用，因此我需要一种蟒蛇般的方法来完成此操作。

对于上下文，我最终希望将A和B相乘。我正在尝试重新索引以获得匹配的索引，因为这是一种简单的方法，可以将各种索引级别的数据帧相乘： Pandas multiply dataframes with multiindex and overlapping index levels

谢谢您的帮助。

推荐答案

使用reindex获取B

B.reindex( pd.MultiIndex.from_product([B.index.levels[0], 
A.index], names=['Bank', 'Curency']),fill_value=0)

Out[62]: 
                Notional
Bank   Curency          
Bank_1 AUD            16
       BRL             0
       CAD            13
       EUR            22
       INR             0
Bank_2 AUD            24
       BRL             0
       CAD            20
       EUR            17
       INR             0

使用concat获取A

pd.concat([A]*2,keys=B.index.levels[0])
Out[69]: 
            AUD  BRL  CAD  EUR  INR
Bank                               
Bank_1 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
Bank_2 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4

这篇关于如何对多索引数据帧进行重新索引的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！