3 维 numpy 数组到多索引 pandas 数据框

Question

我有一个 3 维 numpy 数组，(z, x, y)。 z是时间维度，x和y是坐标。

我想将其转换为多索引 pandas.DataFrame。我希望行索引是 z 维度并且每列都具有来自唯一 x、y 坐标的值（因此，每列将是多索引的）。

最简单的情况（非多索引）：

>>> array.shape
(500L, 120L, 100L)

>>> df = pd.DataFrame(array[:,0,0])

>>> df.shape
(500, 1)

我一直在尝试使用 pd.MultiIndex.from_arrays 将整个数组传递到多索引数据帧中，但出现错误： NotImplementedError：> 1 ndim 分类目前不支持

看起来应该很简单，但我想不通。

Answer 1

我想你可以使用 panel - and then for Multiindex DataFrame add to_frame:

np.random.seed(10)
arr = np.random.randint(10, size=(5,3,2))
print (arr)
[[[9 4]
  [0 1]
  [9 0]]

 [[1 8]
  [9 0]
  [8 6]]

 [[4 3]
  [0 4]
  [6 8]]

 [[1 8]
  [4 1]
  [3 6]]

 [[5 3]
  [9 6]
  [9 1]]]

df = pd.Panel(arr).to_frame()
print (df)
             0  1  2  3  4
major minor               
0     0      9  1  4  1  5
      1      4  8  3  8  3
1     0      0  9  0  4  9
      1      1  0  4  1  6
2     0      9  8  6  3  9
      1      0  6  8  6  1

另外 transpose 也很有用：

df = pd.Panel(arr).transpose(1,2,0).to_frame()
print (df)
             0  1  2
major minor         
0     0      9  0  9
      1      1  9  8
      2      4  0  6
      3      1  4  3
      4      5  9  9
1     0      4  1  0
      1      8  0  6
      2      3  4  8
      3      8  1  6
      4      3  6  1

concat 的另一种可能的解决方案：

arr = arr.transpose(1,2,0)
df = pd.concat([pd.DataFrame(x) for x in arr], keys=np.arange(arr.shape[2]))
print (df)
    0  1  2  3  4
0 0  9  1  4  1  5
  1  4  8  3  8  3
1 0  0  9  0  4  9
  1  1  0  4  1  6
2 0  9  8  6  3  9
  1  0  6  8  6  1

np.random.seed(10)
arr = np.random.randint(10, size=(500,120,100))
df = pd.Panel(arr).transpose(2,0,1).to_frame()
print (df.shape)
(60000, 100)

print (df.index.max())
(499, 119)

Answer 2

我发现 Series with a Multiindex 是最类似的 pandas 数据类型，用于具有任意多维（大概 3 个或更多）的 numpy 数组。

下面是一些示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

time_vals = np.linspace(1, 50, 50)
x_vals = np.linspace(-5, 6, 12)
y_vals = np.linspace(-4, 5, 10)

measurements = np.random.rand(50,12,10)

#setup multiindex
mi = pd.MultiIndex.from_product([time_vals, x_vals, y_vals], names=['time', 'x', 'y'])

#connect multiindex to data and save as multiindexed Series
sr_multi = pd.Series(index=mi, data=measurements.flatten())

#pull out a dataframe of x, y at time=22
sr_multi.xs(22, level='time').unstack(level=0)

#pull out a dataframe of y, time at x=3
sr_multi.xs(3, level='x').unstack(level=1)

3 维 numpy 数组到多索引 pandas 数据框

3 dimensional numpy array to multiindex pandas dataframe

numpy

multi-index

python-2.7

pandas