来自多索引pandas.DataFrame的多维numpy.ndarray

Question

我想从一个多索引的pandas.DataFrame生成一个三维numpy.ndarray。更准确地说，假设我有：

df = pd.DataFrame([[1, '1' , 1, 10], [1, '2', 2, 20], [2, '1', 5, 30]], columns=['x', 'y', 'z', 't'])
df = df.set_index(['x','y'])
df

这给了我

        z  t
  x  y
  1  1  1 10
     2  2 20
  2  1  5 30

我想写一个函数，用上面的参数返回numpy.ndarray

  [[[1, 10],
    [2, 20]],
   [[5, 30],
    [NaN, NaN]]]

Pandas多索引看起来像是多维数组的替代品，但它不提供(或至少不提供文档)来回切换的方法……

谢谢。

Answer 1

使用：

df.to_xarray().to_array().values.transpose(1,2,0)

>>[[[ 1. 10.]
  [ 2. 20.]]

 [[ 5. 30.]
  [nan nan]]]