如何将特定值(例如1)输入到dataframe中的特定列中，其中列名作为列表提供？

Question

有两个时间序列数据，

I. "stock_rec“->有两列

II. "stock_matrix“->有6列--> 1) ' date‘--日期时间索引2至6) Stock1、Stock2、Stock3、Stock4和Stock5。到目前为止，数据文件是空的。

要执行的操作:根据投资组合中的股票列表(Stock1、Stock2、Stock3、Stock4、Stock5) (可在“stock_rec”中找到)对每个日期进行，需要使"stock_matrix“中的特定单元格为1。

预期产出：假设“2018年1月”(日期指数)，"stock_rec“表示'Stock1‘、'Stock4’在投资组合中。然后，需要为日期为“2018年1月”的dataframe“Stock1”和“Stock4”列中的值设置1。

输入：

​

stock_rec	
Date	Portfolio
Jan-10	['Stock 1','Stock 5']
Feb-10	['Stock 2','Stock 5']
Mar-10	['Stock 3','Stock 4','Stock 5]
Apr-10	['Stock 1']
May-10	[]

stock_matrix
Date	Stock 1	Stock 2	Stock 3	Stock 4	Stock 5
Jan-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
Feb-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
Mar-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
Apr-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
May-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

​

输出：

​

stock_matrix
Date	Stock 1	Stock 2	Stock 3	Stock 4	Stock 5
Jan-10	1	NaN	NaN	NaN	1
Feb-10	NaN	1	NaN	NaN	1
Mar-10	NaN	NaN	1	1	1
Apr-10	1	NaN	NaN	NaN	NaN
May-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

​

Answer 1

您首先需要取消列表，或者堆叠列表系列。

取一段数据片段，定义我们想要的所有股票：

stocks = ['Stock 1', 'Stock 2', 'Stock 3', 'Stock 4', 'Stock 5']

df = pd.DataFrame({'date':['Jan-10', 'Feb-10'], 'Portfolio':[['Stock 1', 'Stock 5', 'Stock 4'], ['Stock 2', 'Stock 5']]})

我要做的第一件事是为缺少的列制作一个假的"None"字段：

df['Portfolio'] = [['None'] if x == [] else x for x in df['Portfolio']]

现在，我们将索引设置为date列，然后只获取所需的序列。然后，我们将每个列表作为自己的系列应用，然后将它们全部堆叠在另一个列表之上。然后重新设置索引，以便将日期返回到dataframe中。我们删除创建的level_1，并将0列重命名为Portfolio。最后，我们创建了一个只有1s的新列供以后使用。

df = df.set_index('date').Portfolio.apply(pd.Series) \
        .stack() \
        .reset_index(drop=False) \
        .drop(['level_1'], axis=1) \
        .rename(columns={0:'Portfolio'}) \
        .assign(v=1)

     date Portfolio  v
0  Jan-10   Stock 1  1
1  Jan-10   Stock 5  1
2  Jan-10   Stock 4  1
3  Feb-10   Stock 2  1
4  Feb-10   Stock 5  1

现在我们就可以把它转起来了。

pd.pivot_table(df,
               columns='Portfolio',
               index='date',
               values='v') \
  .drop(['None'], axis=1)

现在，我们在股票列表中添加任何缺失的内容：

missing_cols = np.array(stocks)[~pd.Series(stocks).isin(piv.columns)].tolist()   
for col in missing_cols:
    piv[col] = np.nan

Portfolio  Stock 1  Stock 2  Stock 4  Stock 5  Stock 3
date                                                  
Feb-10         NaN      1.0      NaN      1.0      NaN
Jan-10         1.0      NaN      1.0      1.0      NaN
Mar-10         NaN      NaN      NaN      NaN      NaN

如果希望NaNs是0s，则可以将fill_value=0参数传递给pd.pivot_table()。