パンダの多次元/ネストされたデータフレーム/データセット/パネル

debugcn 投稿 Dev

ダンワイズ

いくつかの多次元データをパンダのデータフレームまたはパネルに保存して、たとえば次のように返すことができるようにします。

ランナーA、レースAは常に
ある年のレースAのすべての時間（および名前）は2015年と言います

データの例は次のようになります。すべてのランナーがすべての年またはすべてのレースのデータを持っているわけではないことに注意してください。

誰かがパンダや他の方法でこれを行うための良い方法を提案できますか？

Name     | Gender | Age
Runner A | Male   | 35
    Race A
        Year | Time     
        2015 | 2:35:09  
        2014 | 2:47:34
        2013 | 2:50:12
    Race B
        Year | Time
        2013 | 1:32:07

Runner B | Male | 29
    Race A
        Year | Time
        2015 | 3:05:56

Runner C | Female | 32
    Race B
        Year | Time
        1998 | 1:29:43

ジェズリール

スライサーでMultiindexデータを使用して選択できると思います：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Time': {('Runner A', 'Male', 35, 'Race A', 2014): '2:47:34', ('Runner C', 'Female', 32, 'Race B', 1998): '1:29:43', ('Runner B', 'Male', 29, 'Race A', 2015): '3:05:56', ('Runner A', 'Male', 35, 'Race A', 2013): '2:50:12', ('Runner A', 'Male', 35, 'Race B', 2013): '1:32:07', ('Runner A', 'Male', 35, 'Race A', 2015): '2:35:09'}})
print (df)
                                   Time
Runner A Male   35 Race A 2013  2:50:12
                          2014  2:47:34
                          2015  2:35:09
                   Race B 2013  1:32:07
Runner B Male   29 Race A 2015  3:05:56
Runner C Female 32 Race B 1998  1:29:43

#index has to be fully lexsorted
df.sort_index(inplace=True)
print (df)
                                   Time
Runner A Male   35 Race A 2013  2:50:12
                          2014  2:47:34
                          2015  2:35:09
                   Race B 2013  1:32:07
Runner B Male   29 Race A 2015  3:05:56
Runner C Female 32 Race B 1998  1:29:43

idx = pd.IndexSlice
print (df.loc[idx['Runner A',:,:,'Race A',:],:])
                                 Time
Runner A Male 35 Race A 2013  2:50:12
                        2014  2:47:34
                        2015  2:35:09

print (df.loc[idx[:,:,:,'Race A',2015],:])
                                 Time
Runner A Male 35 Race A 2015  2:35:09
Runner B Male 29 Race A 2015  3:05:56

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