이것은 입력 데이터 프레임에 일반 인덱스가 아닌 다중 인덱스가있는 경우에 대한 후속 질문 입니다 .
foo단일 인덱스 df를 가져 와서 2 레벨 인덱스의 레벨 0을 행 단위로보고 얻은 행인 모든 df에 대해 수행하는 복잡한 작업을 수행하고 싶습니다 .
다중 색인을 갖도록 증가 된 연결된 질문에서 동일한 입력을 가져옵니다.
i0 i1 0 1 2
0 0 0 "5" a
1 1 "4" b
1 2 2 "3" c
3 3 "2" d
4 4 "1" e
5 5 "0" f
그래서 공연 foo하고 싶습니다
i1 0 1 2
0 0 "5" a
1 1 "4" b
그리고
i1 0 1 2
2 2 "3" c
3 3 "2" d
4 4 "1" e
5 5 "0" f
열이 foo반환되는 항목에 따라 다른 데이터 프레임을 가져 옵니다.
foo참조 된 질문에있는 것과 같은 함수의 경우
foo 돌아올 것이다
i0 i1 res
0 0 "05,24"
1 "05,24"
1 2 "43,62"
3 "43,62"
4 "81,100"
5 "81,100"
내 시도 :
def row_reduce(col0, col1):
return str(2 * col0) + str(col1)
def col_reduce(rows_data):
return ",".join(rows_data)
def foo(df):
res = (df.apply(lambda x: row_reduce(x[0], x[1]), axis=1)
.groupby(df.index // 2)
.transform(col_reduce))
return res
def _perform_operation_on_all_main_ind(df: pd.DataFrame, op: Callable[[pd.DataFrame], pd.DataFrame]):
return df.groupby(level=0).apply(op)
_perform_operation_on_all_main_ind(df, foo)
그러면 TypeError: cannot perform __floordiv__ with this index type: MultiIndex다중 인덱스가 단일 인덱스로 축소되지 않았 음을 의미합니다.
아마도 내가 그것을 거꾸로 가지고 있고 올바른 방향을 보여줄 수 있습니다.
의 foo길이에 따라 도우미 배열로 정수 나누기 기능을 변경할 수 있으며 DataFrame, 마지막 추가 group_keys=False는 다음의 첫 번째 수준이 중복되지 않도록합니다 MultiIndex.
def foo(df):
res = (df.apply(lambda x: row_reduce(x[0], x[1]), axis=1)
.groupby(np.arange(len(df)) // 2)
.transform(col_reduce))
return res
df = df.groupby(level=0, group_keys=False).apply(foo)
print (df)
i0 i1
0 0 05,24
1 05,24
1 2 43,62
3 43,62
4 81,100
5 81,100
dtype: object
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