使用 python pandas reshape 多元时间序列

发布于06月06日

我有以下时间序列数据帧:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(120, 4)), columns=list('ABCD'))
df['date']=pd.date_range(start="2012-01-01",
                      #end='2022-12-01',
                      periods=1 * 120,
                      freq='MS')
df.set_index('date',inplace=True,drop=True)
df['month']=df.index.month
df['year']=df.index.year

我需要reshape 巨 Python Pandas 的数据帧，如下所示:

Year    City      Jan   Feb  ...  Dec
 2012    A         10     15       12
 2013    A         13     17       10
 2014    A         12     10       15
 ...    ...       ...   ...       ...
 2012    B         30     40       33
 2013    B         16     22       16
 2014    B         7      24       44 
 ...    ...       ...   ...       ... 
 ...    ...       ...   ...       ... 
 2021    D         19     17       45

我的代码是

df_table= pd.pivot_table(df, values=df.columns, index="year", 
columns='month',sort=False)

我的结果是:

       A                  ...   D                
month  1   2   3   4   5   ...  8   9   10  11  12
year                       ...                    
2012   54  21  53  95  39  ...  47  41  40  91   9
2013   91  36  51  32  17  ...  68   8  36  89  48
2014   44   9  26  28  47  ...   1   9  23  55  21
2015   35  36  68  71  67  ...   5  88  34  56  80
2016   70  14  48  45  20  ...  81  47  33  17  22
2017   68  43  25  69  13  ...  76  17  79  10  79
2018   94   9   9  40  19  ...  76   5  54  27  41
2019   82  84  93  65  20  ...  54  92  49  24  91
2020   95  66  12  60  45  ...  66  47  19  35  42
2021   95  78  37  31  23  ...  78  12  78  70  43

[10 rows x 48 columns]

所以我需要知道我的代码或任何建议中有什么问题.

out = (df.melt(['month', 'year'], var_name='City', ignore_index=False) .pivot_table(index=['year', 'City'], columns='month', values='value', fill_value=0) .reset_index().rename_axis(columns=None) )

year City 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 2012 A 17 58 41 46 14 42 6 76 20 79 49 64 1 2012 B 79 31 57 82 99 84 68 52 99 13 69 95 2 2012 C 4 1 35 91 53 75 47 78 58 85 41 69 3 2012 D 42 65 11 0 12 68 3 15 23 48 35 94 4 2013 A 0 48 42 0 23 62 82 81 41 10 2 54 5 2013 B 50 93 77 10 59 35 46 50 58 86 51 0 6 2013 C 36 3 21 43 2 94 99 27 65 43 80 38 7 2013 D 34 98 73 58 98 67 20 14 36 11 32 19 8 2014 A 46 77 3 40 72 67 4 77 24 80 33 31 9 2014 B 42 30 94 72 26 61 67 75 29 60 32 13 10 2014 C 56 24 98 19 66 14 11 56 21 61 70 71 11 2014 D 60 2 13 95 52 96 86 16 25 83 85 56 12 2015 A 24 40 38 44 82 86 43 10 2 23 20 35 13 2015 B 79 54 93 88 3 61 32 54 27 53 53 39 14 2015 C 41 79 1 24 76 69 11 37 83 51 29 9 15 2015 D 18 11 95 67 35 87 84 28 89 46 67 73 16 2016 A 41 90 9 71 97 88 0 53 61 91 25 29 17 2016 B 23 50 10 39 44 33 75 80 1 40 67 33 18 2016 C 3 3 27 61 34 5 34 62 81 36 35 18 19 2016 D 46 31 45 85 34 36 69 8 35 48 30 17 20 2017 A 93 12 85 22 71 83 46 96 81 63 24 8 21 2017 B 84 44 39 30 18 49 21 91 58 16 63 56 22 2017 C 2 66 39 17 92 41 73 73 0 36 67 91 23 2017 D 69 91 75 70 43 93 89 28 86 94 51 93 24 2018 A 87 71 81 92 42 20 99 61 8 11 45 49 25 2018 B 32 87 55 36 14 82 83 13 79 4 26 91 26 2018 C 19 13 64 25 86 68 7 5 79 39 74 51 27 2018 D 72 58 75 32 28 22 72 0 53 92 52 99 28 2019 A 18 53 18 70 59 58 13 8 22 99 84 16 29 2019 B 34 58 45 53 80 49 70 13 79 6 89 56 30 2019 C 51 43 87 48 26 73 38 7 89 81 66 23 31 2019 D 30 55 65 94 35 44 39 80 8 71 60 24 32 2020 A 4 54 57 33 7 83 3 36 10 63 9 83 33 2020 B 49 25 23 53 9 36 42 68 94 31 60 76 34 2020 C 87 20 27 51 54 81 65 80 91 20 91 18 35 2020 D 30 97 29 86 0 20 20 47 43 70 35 74 36 2021 A 98 12 39 99 98 28 51 33 84 91 83 91 37 2021 B 97 58 24 69 40 68 73 7 7 67 95 30 38 2021 C 43 1 58 6 60 26 53 94 67 84 0 73 39 2021 D 3 0 36 3 33 96 69 72 85 71 5 83

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