erstellen Pandas Datenrahmen durch eine Zeile mit neuem Multiindex

Question

In Pandas Wiederholung habe ich eine Reihe und einen Multiindex:

s = pd.Series([1,2,3,4], index=['w', 'x', 'y', 'z']) 
idx = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['c', 'd']]) 

Was ist der beste Weg für mich, einen Datenrahmen zu schaffen, die idx als Index hat, und s als Wert für jede Zeile, den Index in S als Spalten beibehalten?

df = 
     w x y z 
a c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 
b c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 

Answer 1

Mit dem pd.DataFrame Konstruktor gefolgt von assign

pd.DataFrame(index=idx).assign(**s) 

    w x y z 
a c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 
b c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 

Answer 2

Verwenden [s] * len (n) als Daten, IDX als Index und s.index als eine Spalte df zu rekonstruieren.

pd.DataFrame([s]*len(s),idx,s.index) 
Out[56]: 
    w x y z 
a c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 
b c 1 2 3 4 
    d 1 2 3 4 

Answer 3

Sie können numpy.repeat mit numpy.ndarray.reshape für doppelte Daten verwenden und letzten DataFrame Konstruktor:

arr = np.repeat(s.values, len(idx)).reshape(-1, len(idx)) 
df = pd.DataFrame(arr, index=idx, columns=s.index) 
print (df) 
    w x y z 
a c 1 1 1 1 
    d 2 2 2 2 
b c 3 3 3 3 
    d 4 4 4 4 

Timings:

np.random.seed(123) 
s = pd.Series(np.random.randint(10, size=1000)) 
s.index = s.index.astype(str) 
idx = pd.MultiIndex.from_product([np.random.randint(10, size=250), ['a','b','c', 'd']]) 

In [32]: %timeit (pd.DataFrame(np.repeat(s.values, len(idx)).reshape(len(idx), -1), index=idx, columns=s.index)) 
100 loops, best of 3: 3.94 ms per loop 

In [33]: %timeit (pd.DataFrame(index=idx).assign(**s)) 
1 loop, best of 3: 332 ms per loop 

In [34]: %timeit pd.DataFrame([s]*len(idx),idx,s.index) 
10 loops, best of 3: 82.9 ms per loop