Resampling w Pandzie MultiIndex
Mam kilka danych hierarchicznych, które sięgają do danych szeregów czasowych, które wyglądają mniej więcej tak:
df = pandas.DataFrame(
{'value_a': values_a, 'value_b': values_b},
index=[states, cities, dates])
df.index.names = ['State', 'City', 'Date']
df
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 0 10
2012-01-02 1 11
2012-01-03 2 12
2012-01-04 3 13
Savanna 2012-01-01 4 14
2012-01-02 5 15
2012-01-03 6 16
2012-01-04 7 17
Alabama Mobile 2012-01-01 8 18
2012-01-02 9 19
2012-01-03 10 20
2012-01-04 11 21
Montgomery 2012-01-01 12 22
2012-01-02 13 23
2012-01-03 14 24
2012-01-04 15 25
Chciałbym wykonać resampling czasu na miasto, więc coś w stylu
df.resample("2D", how="sum")
Wyszłoby
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
As is, df.resample('2D', how='sum') gets me
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
W porządku, ale spodziewałbym się, że to zadziała:
>>> df.swaplevel('Date', 'State').resample('2D', how='sum')
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
27
6 answers
pd.Grouper
pozwala określić "instrukcję groupby dla obiektu docelowego". W
w szczególności, możesz użyć go do grupowania według dat, nawet jeśli df.index nie jest DatetimeIndex:
df.groupby(pd.Grouper(freq='2D', level=-1))
level=-1 mówi pd.Grouper, aby szukać dat na ostatnim poziomie MultiIndex.
Co więcej, można tego używać w połączeniu z innymi wartościami poziomu z indeksu:
level_values = df.index.get_level_values
result = (df.groupby([level_values(i) for i in [0,1]]
+[pd.Grouper(freq='2D', level=-1)]).sum())
using_reset_index:
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as DT
def using_Grouper(df):
level_values = df.index.get_level_values
return (df.groupby([level_values(i) for i in [0,1]]
+[pd.Grouper(freq='2D', level=-1)]).sum())
def using_reset_index(df):
df = df.reset_index(level=[0, 1])
return df.groupby(['State','City']).resample('2D').sum()
def using_stack(df):
# http://stackoverflow.com/a/15813787/190597
return (df.unstack(level=[0,1])
.resample('2D').sum()
.stack(level=[2,1])
.swaplevel(2,0))
def make_orig():
values_a = range(16)
values_b = range(10, 26)
states = ['Georgia']*8 + ['Alabama']*8
cities = ['Atlanta']*4 + ['Savanna']*4 + ['Mobile']*4 + ['Montgomery']*4
dates = pd.DatetimeIndex([DT.date(2012,1,1)+DT.timedelta(days = i) for i in range(4)]*4)
df = pd.DataFrame(
{'value_a': values_a, 'value_b': values_b},
index = [states, cities, dates])
df.index.names = ['State', 'City', 'Date']
return df
def make_df(N):
dates = pd.date_range('2000-1-1', periods=N)
states = np.arange(50)
cities = np.arange(10)
index = pd.MultiIndex.from_product([states, cities, dates],
names=['State', 'City', 'Date'])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(len(index),2)), index=index,
columns=['value_a', 'value_b'])
return df
df = make_orig()
print(using_Grouper(df))
value_a value_b
State City Date
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
Oto benchmark porównujący using_Grouper, using_reset_index, using_stack na ramce danych 5000 rzędów:
In [30]: df = make_df(10)
In [34]: len(df)
Out[34]: 5000
In [32]: %timeit using_Grouper(df)
100 loops, best of 3: 6.03 ms per loop
In [33]: %timeit using_stack(df)
10 loops, best of 3: 22.3 ms per loop
In [31]: %timeit using_reset_index(df)
1 loop, best of 3: 659 ms per loop
26
Author: unutbu,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2016-09-16 09:50:47
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2016-09-16 09:50:47
Alternatywa przy użyciu stack / unstack
df.unstack(level=[0,1]).resample('2D', how='sum').stack(level=[2,1]).swaplevel(2,0)
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
Montgomery 2012-01-01 25 45
Georgia Savanna 2012-01-01 9 29
Atlanta 2012-01-03 5 25
Alabama Mobile 2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-03 29 49
Georgia Savanna 2012-01-03 13 33
Uwagi:
- brak pomysłu na porównanie wydajności
- możliwe błędy pand-stack(level=[2,1]) zadziałał, ale stack (level=[1,2]) nie powiódł się
11
Author: user1827356,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2013-04-04 14:16:04
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2013-04-04 14:16:04
To działa:
df.groupby(level=[0,1]).apply(lambda x: x.set_index('Date').resample('2D', how='sum'))
value_a value_b
State City Date
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
Jeśli kolumna Date jest ciągiem znaków, to wcześniej przekonwertuj na datetime:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
10
Author: ksindi,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2016-01-22 03:36:52
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2016-01-22 03:36:52
Wiem, że to pytanie ma kilka lat, ale miałem ten sam problem i doszedłem do prostszego rozwiązania, które wymaga 1 linijki:
>>> import pandas as pd
>>> ts = pd.read_pickle('time_series.pickle')
>>> ts
xxxxxx1 yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy1 2012-07-01 1
2012-07-02 13
2012-07-03 1
2012-07-04 1
2012-07-05 10
2012-07-06 4
2012-07-07 47
2012-07-08 0
2012-07-09 3
2012-07-10 22
2012-07-11 3
2012-07-12 0
2012-07-13 22
2012-07-14 1
2012-07-15 2
2012-07-16 2
2012-07-17 8
2012-07-18 0
2012-07-19 1
2012-07-20 10
2012-07-21 0
2012-07-22 3
2012-07-23 0
2012-07-24 35
2012-07-25 6
2012-07-26 1
2012-07-27 0
2012-07-28 6
2012-07-29 23
2012-07-30 0
..
xxxxxxN yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyN 2014-06-02 0
2014-06-03 1
2014-06-04 0
2014-06-05 0
2014-06-06 0
2014-06-07 0
2014-06-08 2
2014-06-09 0
2014-06-10 0
2014-06-11 0
2014-06-12 0
2014-06-13 0
2014-06-14 0
2014-06-15 0
2014-06-16 0
2014-06-17 0
2014-06-18 0
2014-06-19 0
2014-06-20 0
2014-06-21 0
2014-06-22 0
2014-06-23 0
2014-06-24 0
2014-06-25 4
2014-06-26 0
2014-06-27 1
2014-06-28 0
2014-06-29 0
2014-06-30 1
2014-07-01 0
dtype: int64
>>> ts.unstack().T.resample('W', how='sum').T.stack()
xxxxxx1 yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy1 2012-06-25/2012-07-01 1
2012-07-02/2012-07-08 76
2012-07-09/2012-07-15 53
2012-07-16/2012-07-22 24
2012-07-23/2012-07-29 71
2012-07-30/2012-08-05 38
2012-08-06/2012-08-12 258
2012-08-13/2012-08-19 144
2012-08-20/2012-08-26 184
2012-08-27/2012-09-02 323
2012-09-03/2012-09-09 198
2012-09-10/2012-09-16 348
2012-09-17/2012-09-23 404
2012-09-24/2012-09-30 380
2012-10-01/2012-10-07 367
2012-10-08/2012-10-14 163
2012-10-15/2012-10-21 338
2012-10-22/2012-10-28 252
2012-10-29/2012-11-04 197
2012-11-05/2012-11-11 336
2012-11-12/2012-11-18 234
2012-11-19/2012-11-25 143
2012-11-26/2012-12-02 204
2012-12-03/2012-12-09 296
2012-12-10/2012-12-16 146
2012-12-17/2012-12-23 85
2012-12-24/2012-12-30 198
2012-12-31/2013-01-06 214
2013-01-07/2013-01-13 229
2013-01-14/2013-01-20 192
...
xxxxxxN yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyN 2013-12-09/2013-12-15 3
2013-12-16/2013-12-22 0
2013-12-23/2013-12-29 0
2013-12-30/2014-01-05 1
2014-01-06/2014-01-12 3
2014-01-13/2014-01-19 6
2014-01-20/2014-01-26 11
2014-01-27/2014-02-02 0
2014-02-03/2014-02-09 1
2014-02-10/2014-02-16 4
2014-02-17/2014-02-23 3
2014-02-24/2014-03-02 1
2014-03-03/2014-03-09 4
2014-03-10/2014-03-16 0
2014-03-17/2014-03-23 0
2014-03-24/2014-03-30 9
2014-03-31/2014-04-06 1
2014-04-07/2014-04-13 1
2014-04-14/2014-04-20 1
2014-04-21/2014-04-27 2
2014-04-28/2014-05-04 8
2014-05-05/2014-05-11 7
2014-05-12/2014-05-18 5
2014-05-19/2014-05-25 2
2014-05-26/2014-06-01 8
2014-06-02/2014-06-08 3
2014-06-09/2014-06-15 0
2014-06-16/2014-06-22 0
2014-06-23/2014-06-29 5
2014-06-30/2014-07-06 1
dtype: int64
ts.unstack().T.resample('W', how='sum').T.stack() to wszystko! Bardzo łatwe i wydaje się dość wydajne. Ogórek, który czytam, to 331M, więc jest to dość wytrzymała struktura danych; ponowne próbkowanie trwa zaledwie kilka sekund na moim MacBooku Pro.
1
Author: Geoff,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2015-11-20 19:38:50
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2015-11-20 19:38:50
Miałem ten sam problem, przez jakiś czas łamał mi głowę, ale potem przeczytałem dokumentację funkcji .resample W 0.19.2 docs i widzę, że jest Nowy kwarg o nazwie "level", którego można użyć do określenia poziomu w MultiIndex.
Edit: więcej szczegółów w sekcji "Co nowego" .
0
Author: Josh D,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-05-22 19:05:56
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-05-22 19:05:56
Nie sprawdzałem skuteczności tego, ale mój instynktowny sposób wykonywania operacji datetime na wielu indeksach był rodzajem ręcznego procesu "split-apply-combine" przy użyciu rozumienia słownikowego.
Zakładając, że twoja ramka danych jest niezindeksowana. (Możesz zrobić .reset_index() pierwszy), działa to w następujący sposób:
- Grupuj według kolumn bez daty
- Ustaw" Date " jako indeks i ponownie próbkuj każdy fragment
- ponownie zmontować za pomocą
pd.concat
Końcowy kod wygląda like:
pd.concat({g: x.set_index("Date").resample("2D").mean()
for g, x in house.groupby(["State", "City"])})
0
Author: LondonRob,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-07-14 14:32:11
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-07-14 14:32:11