Pandas：对多索引数据帧重新采样

Question

我有一个多索引的数据框：“主题”和“日期时间”。 每一行对应一个主题和一个日期时间，数据框的列对应于各种度量

每个受试者的天数范围各不相同，对于给定的受试者，可能会缺少一些天数（参见示例）。此外，受试者在给定的一天可以有一个或多个值

我想对数据帧重新采样，以便：

• 每个主题每天只有一行（我不关心一天中的时间）
• 每列值都是当天最后一个非NaN（如果当天没有值，则为NaN）
• 不创建或保留任何列上没有值的天数

例如，以下数据帧示例：

                                a       b
subject  datetime                        
patient1 2018-01-01 00:00:00  2.0    high
         2018-01-01 01:00:00  NaN  medium
         2018-01-01 02:00:00  6.0     NaN
         2018-01-01 03:00:00  NaN     NaN
         2018-01-02 00:00:00  4.3     low
patient2 2018-01-01 00:00:00  NaN  medium
         2018-01-01 02:00:00  NaN     NaN
         2018-01-01 03:00:00  5.0     NaN
         2018-01-03 00:00:00  9.0     NaN
         2018-01-04 02:00:00  NaN     NaN

应返回：

                                a       b
subject  datetime                        
patient1 2018-01-01 00:00:00  6.0  medium
         2018-01-02 00:00:00  4.3     low
patient2 2018-01-01 00:00:00  5.0  medium
         2018-01-03 00:00:00  9.0     NaN

我花了太多的时间试图通过使用“pad”选项重新采样来获得这个结果，但我总是得到错误或不是我想要的结果。有人能帮忙吗

注意：以下是创建示例数据帧的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_product([['patient1', 'patient2'], pd.date_range('20180101', periods=4,
                                      freq='h')])

df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 6, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 5], 'b': ['high', 'medium', np.nan, np.nan, 'medium', 'low', np.nan, np.nan]},
                  index=index)
df.index.names = ['subject', 'datetime']

df = df.drop(df.index[5])
df.at[('patient2', '2018-01-03 00:00:00'), 'a'] = 9
df.at[('patient2', '2018-01-04 02:00:00'), 'a'] = None
df.at[('patient1', '2018-01-02 00:00:00'), 'a'] = 4.3
df.at[('patient1', '2018-01-02 00:00:00'), 'b'] = 'low'

df = df.sort_index(level=['subject', 'datetime'])

Answer 1

这应该可以做到：

def day_agg(series_):
    try:
        return series_.dropna().iloc[-1]
    except IndexError:
        return float("nan")

df = df.reset_index().sort_values("datetime")
df.groupby([df["subject"],df.datetime.map(lambda x:datetime(year=x.year,month=x.month,day=x.day))])\
    .agg({"a":day_agg, "b":day_agg})\
    .dropna(how="all")

Answer 2

让我们floor在datetime上的groupby在subject+上的数据帧使用last覆盖时间戳和agg，最后drop包含所有NaN's的行：

i = pd.to_datetime(df.index.get_level_values(1)).floor('d')
df1 = df.groupby(['subject', i]).agg('last').dropna(how='all')

---

                       a       b
subject  datetime               
patient1 2018-01-01  6.0  medium
         2018-01-02  4.3     low
patient2 2018-01-01  5.0  medium
         2018-01-03  9.0     NaN

Answer 3

# drop a et b we don't need them when they ='re both na
df = df.reset_index().dropna(subset=["a", "b"], how="all")

#add a day columns we need it to keep last value
df["dt_day"] = df["datetime"].dt.date

#d1 result dataframe which we add a et b
 
d1 = df.copy().drop_duplicates(subset=["subject", "dt_day"]).loc[:, ["subject", "datetime"]].reset_index(drop=True)

#add a et b to ou dataframe result

for col in ["a", "b"]:
    d1.loc[:,col] = (df.copy().
                     dropna(subset=[col]).drop_duplicates(subset=["subject", "dt_day"], keep="last")[col]
                     .reset_index(drop=True))

Wall time: 24 ms

@Shubham Sharma code => Wall time: 2.94 ms

    subject   datetime    a       b
0  patient1 2018-01-01  6.0  medium
1  patient1 2018-01-02  4.3     low
2  patient2 2018-01-01  5.0  medium
3  patient2 2018-01-03  9.0     NaN

谢谢你的提问：）