' numpy.tile() '自动排序-是否有其他选择?

Question

我想初始化一个pandas DataFrame，这样我就可以用多个时间序列填充它。

import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase
dt_rng = pd.date_range(start = pd.tseries.tools.to_datetime('2012-12-31'), 
                       end   = pd.tseries.tools.to_datetime('2014-12-28'), 
                       freq  = 'D')
df = pd.DataFrame(index = xrange(len(dt_rng) * 10),
                  columns = ['product', 'dt', 'unit_sales'])
df.product = sorted(np.tile([chr for chr in ascii_uppercase[:10]], len(dt_rng)))
df.dt = np.tile(dt_rng, 10)
df.unit_sales = np.random.random_integers(0, 25, len(dt_rng) * 10)

然而，当我检查df.dt的前几个值时，我看到字段中的所有值都已经排序了，例如:df.dt[:10]产2012-12-31的十倍。我想让这个输出是2012-12-31, 2013-01-01，…， 2013-01-08, 2013-01-09(前十个值).

一般来说，我正在寻找类似于R的"回收"行为。

Answer 1

将reduce()和pandas.tseries.index.DatetimeIndex对象的append()方法组合在一起实现了此目的。

import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase
dt_rng = pd.date_range(start = pd.tseries.tools.to_datetime('2012-12-31'), 
                       end   = pd.tseries.tools.to_datetime('2014-12-28'), 
                       freq  = 'D')
df = pd.DataFrame(index = xrange(len(dt_rng) * 10),
                  columns = ['product', 'dt', 'unit_sales'])
df.product = sorted(np.tile([chr for chr in ascii_uppercase[:10]], len(dt_rng)))
df.dt = reduce(lambda x, y: x.append(y), [dt_rng] * 10)
df.unit_sales = np.random.random_integers(0, 25, len(dt_rng) * 10)