将不同的数据帧合并在一起，但索引可能并不总是相同

Question

我有11个不同的区域(P01、P02、…、P11(，每个区域都有一些由代码标识的设备(INV 1-1、INV 1-2、…、INV 8-4(。问题是设备的数量随着区域的变化而变化，因此，例如，P01没有INV 6-4代码，但P02有。但它们的值总是在index数组上。

我有一个名为allEquipAllAreas的数据帧，它为每个区域的每个INV保存浮点值。这里有一个例子：

P01-INV-1-1 P01-INV-1-2 P01-INV-1-3 P01-INV-1-4 P11-INV-7-2 P11-INV-7-3 P11-INV-7-4
-0.52       1.89         1.61        1.59        2.02        1.29       -0.89

我创建了一个for来遍历所有区域并获取与该区域相关的所有设备，所以我希望最终得到如下的最终数据帧(heatMapInvdf(，而不是"；NaN"；我想把allEquipAllAreas放在各自的列上：

P01  P02  P03  P04  P05  P06  P07  P08  P09  P10  P11
INV 1-1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 1-2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 1-3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
...                             ...
INV 8-2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 8-3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
INV 8-4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

我曾试图将它们合并，但无法实现我想要的，所以我做到了：

index = ['INV 1-1','INV 1-2','INV 1-3','INV 1-4','INV 2-1','INV 2-2','INV 2-3','INV 2-4',
'INV 3-1','INV 3-2','INV 3-3','INV 3-4','INV 4-1','INV 4-2','INV 4-3','INV 4-4',
'INV 5-1','INV 5-2','INV 5-3','INV 5-4','INV 6-1','INV 6-2','INV 6-3','INV 6-4',
'INV 7-1','INV 7-2','INV 7-3','INV 7-4','INV 8-1','INV 8-2','INV 8-3','INV 8-4']
columns = ['P01','P02','P03','P04','P05','P06','P07','P08','P09','P10','P11']
heatMapInvdf = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
for area in areas:
equipInArea = allEquipAllAreas.loc[:,allEquipAllAreas.columns.str.contains('P'+area+'-')]
equipInArea = equipInArea.reindex(sorted(equipInArea.columns), axis=1).T
equipInArea.index = equipInArea.index.str.replace(r'P'+area+'-', '')
heatMapInvdf.merge(equipInArea,how='inner',right_index=True,left_index=True)

非常感谢您的帮助！

Answer 1

您在源DF中拥有所需的一切。系统地重塑

• 转置
• 具有拆分原始列名的多索引的索引
• unstack()获取所需结构
• droplevel()清理

import io
import numpy as np
df = pd.read_csv(io.StringIO("""P01-INV-1-1 P01-INV-1-2 P01-INV-1-3 P01-INV-1-4 P11-INV-7-2 P11-INV-7-3 P11-INV-7-4
-0.52       1.89         1.61        1.59        2.02        1.29       -0.89"""), sep="s+")
heatMapInvdf = (
# transpose for primary shape that is wanted
df.T
# index by multi-index which are from columns
.set_index(pd.MultiIndex.from_arrays(np.array([c.split("-", 1) for c in df.columns]).T))
# unstack the P0n part of index
.unstack(0)
# remove transitent level from column index
.droplevel(0, axis=1)
)

>td style="text align:right！">nanINV-1-2INV-1-3INV-1-4<2.02>

	P01
INV-1-1	-0.52
INV-7-2	nan
INV-7-3
INV-7-4