在 python 中的双条目 table 的第一个位置插入列

Question

所以我得到了 table 我想用 df.pivot_table() 修改我的数据框，我得到了这样的东西：

Dataframe

但现在我想将这些站点与它们的经纬度值相关联。这些是我在不同数据框中的列，我认为一个好方法是将这些变量放在该数据框中的站列 (latlon) 之前。

我尝试使用 df.insert() 但是给它 loc=0 会删除我的数据框。

有什么办法吗？或者我应该通过索引或类似的方式将它们联系起来吗？也许有一种更简单的方法来形象化我想要的东西，但我不知道。

Date    2009-01-01 00:00:00     2009-01-02 00:00:00     2009-01-03 00:00:00
latlon                                                                                  
321332106443701     20.40   20.33   20.30   
321332106443703     19.17   19.16   19.16   
321540110205501     10.99   10.97   10.98   
321540110205502     10.00   9.99    9.99

我想补充的是：

latdeg londeg 32.225583 -64.736139 32.225583 -64.736139 32.225583 -64.736139 32.225583 -64.736139

更新： 我使用以下方法从数据集中获得了第一个 table： df = old_df.pivot_table('DepthBLS', ['latlon'], 'Date')

所以我的问题也从一开始就解决了： df = old_df.pivot_table('DepthBLS', ['latlon','latdeg','londeg'], 'Date')

并且无需重建索引。抱歉，现在我明白这有点傻了！但是我得到的回复非常有用，以防我有一个双重条目 table 并且没有原始数据可以使用。

Answer 1

关于使用 df.insert() 得到的错误，该函数没有 return（即 returns None），如果您使用 [= 分配数据帧16=]，这可能是问题的根源。而是省去赋值，只使用 df.insert(...)。

如果您仍然遇到问题，还有其他方法可以实现。如果您在与此数据框对齐的单独数据框中有 latdeg 和 londeg 列，则可以使用以下方法添加它们（其中 latlondf 是您的第二个数据框，使用 .values 忽略索引）：

df['latdeg'] = latlondf['latdeg'].values
df['londeg'] = latlondf['londeg'].values

默认情况下，这些列将显示在数据框的右侧，但您可以使用 df.reindex():

将它们放在数据框的左侧

df = df.reindex(
    columns=["latdeg", "londeg"]
    + [i for i in df.columns if i not in ["latdeg", "londeg"]]
)

正在复制您的数据框并扩展一些：

import pandas as pd
import numpy as np

# replicate the dataframes

df = pd.DataFrame(
    [
        [20.40, 20.33, 20.30],
        [19.17, 19.16, 19.1],
        [10.99, 10.97, 10.98],
        [10.00, 9.99, 9.99],
    ],
    columns=["2009-01-01 00:00:00", "2009-01-02 00:00:00", "2009-01-03 00:00:00"],
    index=[321332106443701, 321332106443703, 321540110205501, 321540110205502],
)

latlondf = pd.DataFrame(
    [
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
    ],
    columns=["latdeg", "londeg"],
)

df.columns.name = "Date"
df.index.name = "latlon"

# Options 1: insert

df.insert(0, "latdeg", latlondf["latdeg"].values)
df.insert(1, "londeg", latlondf["londeg"].values)

# Option 2 - assign and reindex
df["latdeg"] = latlondf["latdeg"].values
df["londeg"] = latlondf["londeg"].values


df = df.reindex(
    columns=["latdeg", "londeg"]
    + [i for i in df.columns if i not in ["latdeg", "londeg"]]
)

# check output

df

Date    latdeg  londeg  2009-01-01 00:00:00 2009-01-02 00:00:00 2009-01-03 00:00:00
latlon                  
321332106443701 32.225583   -64.736139  20.40   20.33   20.30
321332106443703 32.225583   -64.736139  19.17   19.16   19.10
321540110205501 32.225583   -64.736139  10.99   10.97   10.98
321540110205502 32.225583   -64.736139  10.00   9.99    9.99

在 python 中的双条目 table 的第一个位置插入列

Insert columns in the first place of a double entry table in python

python

insert

dataframe

pandas