加入4个熊猫数据帧并设置2个索引列

Question

如果这个问题似乎重复了，请原谅我，但是我找不到符合我确切要求的过去的问题。

我有一个名为“ df”的数据框，它具有一个日期时间索引，看起来像这样：

            X1  X2  X3  X4
date                
1/1/2000    10  4   1   6
1/2/2000    9   8   7   2
1/3/2000    7   10  5   3
1/4/2000    10  6   2   7

根据数据框，我生成了1、2和3天后变量变化百分比的3个数据框：

pct_1 = df.pct_change(1)
pct_2 = df.pct_change(2)
pct_3 = df.pct_change(3)

框架“ pct_1”看起来像这样：

             X1       X2       X3       X4
date                
1/1/2000     NaN      NaN      NaN      NaN
1/2/2000    -0.10     1.00     6.00    -0.67
1/3/2000    -0.22     0.25    -0.29     0.50
1/4/2000     0.43    -0.40    -0.60     1.33

框架“ pct_2”看起来像这样：

            X1      X2      X3      X4
date                
1/1/2000    NaN     NaN     NaN     NaN
1/2/2000    NaN     NaN     NaN     NaN
1/3/2000   -0.30    1.50    4.00   -0.50
1/4/2000    0.11   -0.25   -0.71    2.50

框架“ pct_3”看起来像这样：

            X1  X2  X3   X4
date                
1/1/2000    NaN NaN NaN NaN
1/2/2000    NaN NaN NaN NaN
1/3/2000    NaN NaN NaN NaN
1/4/2000    0.0 0.5 1.0 0.166667

我还有另一个数据框，称为“区域”，看起来像这样：

Region  Priority
X1         1
X2         2
X3         3
X4         1

我的最终目标是生产看起来像这样的东西：

                        pct_1   pct_2   pct_3   priority
date    region              
1/1/2000    X1          NaN     NaN     NaN     1
1/2/2000    X2          1.00    NaN     NaN     2
1/3/2000    X3         -0.29    4.00    NaN     3
1/4/2000    X4          1.33    2.50    0.17    1

有人对如何做到这一点有想法吗？我对逻辑或任何东西一无所知。我只知道我想要最终产品的外观。

Answer 1

[计算数据帧pct_1，pct_2，pct_3很简单，但是在加入它们时，必须重新格式化数据。签出Pandas-Reshaping

假设Region列具有唯一值。

str1 = r'''
date        X1  X2  X3  X4
1/1/2000    10  4   1   6
1/2/2000    9   8   7   2
1/3/2000    7   10  5   3
1/4/2000    10  6   2   7'''

str2=r'''
Region  Priority
X1         1
X2         2
X3         3
X4         1
'''

reg = pd.read_table(io.StringIO(str2), sep='\\s+')

# Read data
df = pd.read_table(io.StringIO(str1), sep='\\s+', index_col=0)

# Compute the percent change and stack the Region column
pct = pd.concat([df.pct_change(i) for i in range(1,4)], axis=1, keys=['p1', 'p2', 'p3'])
pct = pct.stack()

pct.index = pct.index.set_names(['date', 'Region'])
pct = pct.reset_index()

# Reformatting
pct = pd.merge(pct, reg, on='Region')
pct = pct.set_index(['date', 'Region'])

print(pct.to_string())