Pandalar: Panel hatası: NotImplementedError: Yalnızca 2 düzeyli MultiIndex destekleniyor

Question

Veri çerçevemi to_Panel gönderirken sorun yaşıyorum. Önceden veriler üzerinde ön operasyonlar yürütüyorum ve bunların problemlere katkıda bulunabileceğini düşünüyorum.

mm = mm.reset_index() 
mm.head() 

catcode  date feccandid disposition  bills cid  di type A0000 A1000 A1100 ...  T9100 T9400 X3700 X4000 X4100 X4110 X5000 X7000 Y0000 Z5200 
0  2005-12-31 H2MI02066  oppose  1 N00004155 D 24K  0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
1  2005-12-31 H2MI11042  support  1 N00004045 D 24K  0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
2  2005-12-31 H4MI03045  support  1 N00004166 D 24K  0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

Sonra csv göndermek:

mm.to_csv('i.test', index=False)  

csv başlayarak oku:

merge.head() 

     date  catcode type di cid  feccandid amount disposition  bills 
0 2005-12-31 G1100 24K  D N00004045 H2MI11042 1500 support  1 
1 2005-12-31 L1100 24K  D N00004045 H2MI11042 8000 support  1 
2 2005-12-31 L1100 24K  D N00004155 H2MI02066 1000 oppose 1 
3 2005-12-31 T1200 24K  D N00004166 H4MI03045 3000 support  1 

Sonra bir pivot_table

mm = merge.pivot_table(index=['date', 'feccandid', 'disposition', \ 
'bills', 'cid', 'di', 'type'], columns='catcode',values='amount', \ 
         fill_value=0) 

                  catcode  A0000 A1000 A1100 A1200 A1300 A1400 A1500 A1600 A2000 A2300 ...  T9100 T9400 X3700 X4000 X4100 X4110 X5000 X7000 Y0000 Z5200 
date  feccandid disposition  bills  cid  di type                      
2005-12-31 H2MI02066 oppose    1 N00004155 D 24K  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
      H2MI11042 support   1 N00004045 D 24K  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
      H4MI03045 support   1 N00004166 D 24K  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

3 rows × 315 columns 

Sonra endeksi sıfırlamak

oluştururlar

hh = pd.read_csv('i.test') 

Seti endeksi:

hh.to_panel() 

--------------------------------------------------------------------------- 
NotImplementedError      Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-86-9358192e71a3> in <module>() 
----> 1 hh.to_panel() 

/home/jayaramdas/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in to_panel(self) 
    1210   if (not isinstance(self.index, MultiIndex) or # pragma: no cover 
    1211     len(self.index.levels) != 2): 
-> 1212    raise NotImplementedError('Only 2-level MultiIndex are supported.') 
    1213 
    1214   if not self.index.is_unique: 

NotImplementedError: Only 2-level MultiIndex are supported. 

Herhangi bir fikir, soru veya eleştirilerin: panelinden için

hh.set_index(['date', 'feccandid']).head(3) 
        disposition bills cid  di  type  A0000 A1000 A1100 A1200 A1300 ...  T9100 T9400 X3700 X4000 X4100 X4110 X5000 X7000 Y0000 Z5200 
date  feccandid                     
2005-12-31 H2MI02066 oppose  1 N00004155  D 24K  0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
      H2MI11042 support  1 N00004045  D 24K  0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
      H4MI03045 support  1 N00004166  D 24K  0 0 0 0 0 ...  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

?

Answer 1

set_index yerinde olmaz, bu nedenle hh ürününüzün bir Indeksinde MultiIndex yoktur.

>>> hh.to_panel() 
Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython-input-4-9358192e71a3>", line 1, in <module> 
    hh.to_panel() 
    File "/home/dsm/sys/pys/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py", line 1224, in to_panel 
    raise NotImplementedError('Only 2-level MultiIndex are supported.') 
NotImplementedError: Only 2-level MultiIndex are supported. 

>>> hh.set_index(["date", "feccandid"]).to_panel() 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 20 (items) x 1 (major_axis) x 3 (minor_axis) 
Items axis: catcode to Z5200 
Major_axis axis: 2005-12-31 to 2005-12-31 
Minor_axis axis: H2MI02066 to H4MI03045 

Sen set_index için inplace=True ekleyebilir, ama sadece yerine hh = hh.set_index(...) yapmak biraz daha pandorable kabul edilir.

---

Kenara: Ben Paneller giderek daha zengin xarray N-d nesnesinin lehine önerilmemektedir ediliyor düşünüyorum, bu yüzden xarray yükleme ve daha sonra yerine

>>> hh.to_xarray() 
<xarray.Dataset> 
Dimensions:  (date: 1, feccandid: 3) 
Coordinates: 
    * date   (date) object '2005-12-31' 
    * feccandid (feccandid) object 'H2MI02066' 'H2MI11042' 'H4MI03045' 
Data variables: 
    catcode  (date, feccandid) int64 0 1 2 
    disposition (date, feccandid) object 'oppose' 'support' 'support' 
    bills  (date, feccandid) int64 1 1 1 
    cid   (date, feccandid) object 'N00004155' 'N00004045' 'N00004166' 
    di   (date, feccandid) object 'D' 'D' 'D' 
    type   (date, feccandid) object '24K' '24K' '24K' 
    [...] 

yapıyor ve bu şekilde denemeyi düşünün isteyebilirsiniz.