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MultiIndexデータフレームを再インデックスする方法

2つのデータフレーム(異なるレベルの)を再インデックスして、すべてのレベルで共通のインデックスを共有する方法はありますか?

デモ:

「A」という名前の基本的なデータフレームを作成します。

index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR'])
data = np.random.randint(1, 20, (5,5))
A = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=index)  

「B」という名前のMultiIndexデータフレームを作成します。

np.random.seed(42)
midx1 = pd.MultiIndex.from_product([['Bank_1', 'Bank_2'], 
['AUD','CAD','EUR']], names=['Bank', 'Curency'])
B = pd.DataFrame(np.random.randint(10,25,6), midx1)
B.columns = ['Notional']

基本DF:

>>> Dataframe A:

        AUD     BRL     CAD     EUR     INR
AUD     7       19      11      11      4
BRL     8       3       2       12      6
CAD     2       1       12      12      17
EUR     10      16      15      15      19
INR     12      3       5       19      7

MultiIndex DF:

>>> Dataframe B:

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17

目標は次のとおりです。

1)Bのインデックスを再作成して、その通貨レベルにAのインデックスの各通貨が含まれるようにします。次に、Bは次のようになります(BRLとINRを含め、それらの想定値は重要ではありません)。

                    Notional
Bank    Curency     
Bank_1  AUD         16
        CAD         13
        EUR         22
        BRL         0
        INR         0
Bank_2  AUD         24
        CAD         20
        EUR         17
        BRL         0
        INR         0

2)Aのインデックスを再作成して、Bのインデックスの最初のレベルの各バンクを含めます。 Aは次のようになります。

               AUD      BRL     CAD     EUR     INR
Bank_1  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7
Bank_2  AUD     7       19      11      11      4
        BRL     8       3       2       12      6
        CAD     2       1       12      12      17
        EUR     10      16      15      15      19
        INR     12      3       5       19      7

これを適用するのははるかに大きなデータフレームになるので、Pythonでこれを行う方法が必要です。

コンテキストについては、最終的にAとBを乗算したいと思います。さまざまなインデックスレベルのデータフレームを乗算するクリーンな方法としてここに示されているように、インデックスを再作成して一致するインデックスを取得しようとしています 重複するインデックスレベル

助けてくれてありがとう.

9
BradB

reindexを使用してBを取得するには

B.reindex( pd.MultiIndex.from_product([B.index.levels[0], 
A.index], names=['Bank', 'Curency']),fill_value=0)

Out[62]: 
                Notional
Bank   Curency          
Bank_1 AUD            16
       BRL             0
       CAD            13
       EUR            22
       INR             0
Bank_2 AUD            24
       BRL             0
       CAD            20
       EUR            17
       INR             0

concatを使用してAを取得するには

pd.concat([A]*2,keys=B.index.levels[0])
Out[69]: 
            AUD  BRL  CAD  EUR  INR
Bank                               
Bank_1 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
Bank_2 AUD   10    5   10   14    1
       BRL   17    1   14   10    8
       CAD    3    7    3   15    2
       EUR   17    1   15    2   16
       INR    7   15    6    7    4
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