蟒蛇創建一個二維數組/數據框與變量行元素

我有一個timneseries超過了多少天，在每一天，我有一個可變數量的數據點。樣品數據幀生成bwlow：蟒蛇創建一個二維數組/數據框與變量行元素

n=10,20 
init=datetime.datetime(2016, 7, 24, 0, 0) 
df=pd.DataFrame() 
for i in np.arange(n[0],n[1]): 
    s =init+datetime.timedelta(days=i-10) 
    df = pd.concat([df,pd.DataFrame(np.random.rand(i) ,index= pd.date_range(s, periods=i, freq='T'))])

鑑於像上面的一個數據幀，我是創建另一個數據幀/ ndarray具有索引=日期從上方DF（不適用在ndarray的情況下）。和值（行）=以前2天連接的數據（因爲所有行都將使用該有不同的長度，我們可以用「NA」，使他們平等）

我試着這樣做：

g = df.groupby(pd.TimeGrouper('D')) 
d = {k: v for k, v in g} 
k=d.keys() 
k.sort() 
X=pd.DataFrame(index=k) 
for i in np.arange(1,len(k)): 
    X.ix[i]=pd.concat([d[k[i]],d[k[i-1]]]).ix[:,0]

但這不起作用。

來源

2016-11-11 dayum

嗨@dayum你能解釋的串聯部分和一個天的數據結構 –

嗨，第一部分剛作爲參考，以顯示我的數據框的樣子。它不涉及這個問題。 – dayum

不容易，循環是必要的：

import datetime as datetime 
n= 1,5 
np.random.seed(1) 
init=datetime.datetime(2016, 7, 24, 0, 0) 
df=pd.DataFrame() 
for i in np.arange(n[0],n[1]): 
    s = init+datetime.timedelta(days=int(i)-10) 
    df = pd.concat([df,pd.DataFrame({"col": np.random.rand(i)}, 
            index= pd.date_range(s, periods=i, freq='T'))]) 
print (df)  
          col 
2016-07-15 00:00:00 0.417022 
2016-07-16 00:00:00 0.720324 
2016-07-16 00:01:00 0.000114 
2016-07-17 00:00:00 0.302333 
2016-07-17 00:01:00 0.146756 
2016-07-17 00:02:00 0.092339 
2016-07-18 00:00:00 0.186260 
2016-07-18 00:01:00 0.345561 
2016-07-18 00:02:00 0.396767 
2016-07-18 00:03:00 0.538817

創建所有獨特的天numpy.unique：

u = np.unique(np.array(df.index.values.astype('<M8[D]'))) 
print (u) 
['2016-07-15' '2016-07-16' '2016-07-17' '2016-07-18']

然後通過datetimeindex partial string indexing創建的循環中的所有值dictd：

d = {} 
for i in u: 
    dat = str(i) 
    dat1 = str((i - pd.Timedelta('1D'))) 
    d[i] = pd.Series(df.loc[dat1:dat, 'col'].values) 

print (d) 
{numpy.datetime64('2016-07-18'): 0 0.302333 
1 0.146756 
2 0.092339 
3 0.186260 
4 0.345561 
5 0.396767 
6 0.538817 
dtype: float64, numpy.datetime64('2016-07-15'): 0 0.417022 
dtype: float64, numpy.datetime64('2016-07-16'): 0 0.417022 
1 0.720324 
2 0.000114 
dtype: float64, numpy.datetime64('2016-07-17'): 0 0.720324 
1 0.000114 
2 0.302333 
3 0.146756 
4 0.092339 
dtype: float64}

最後創建DataFrame.from_dict：

print (pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')) 
        0   1   2   3   4   5 \ 
2016-07-15 0.417022  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2016-07-16 0.417022 0.720324 0.000114  NaN  NaN  NaN 
2016-07-17 0.720324 0.000114 0.302333 0.146756 0.092339  NaN 
2016-07-18 0.302333 0.146756 0.092339 0.186260 0.345561 0.396767 

        6 
2016-07-15  NaN 
2016-07-16  NaN 
2016-07-17  NaN 
2016-07-18 0.538817

來源

2016-11-11 08:51:33 jezrael

謝謝，有點修改第一步。 – jezrael

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