私のインデックス作成スキルは標準に達しておらず、この問題に苦しんでいます。
私は次の設定をしています：
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.bdate_range('2012-1-1', periods=250)
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(250,4), index=index, columns=[1, 2, 3, 4])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(250,4), index=index, columns=[1, 2, 3, 4])
df = pd.concat({'A': df1, 'B': df2}, axis=1)
group = df.groupby([lambda x: x.year, lambda x: x.month])
私は最大数がわかりました。私のグループ内の営業日 (つまり、(年、月) の組み合わせ) は 23 です:
In [257]: group.size().max()
Out[257]: 23
また、毎月の最初の営業日 (インデックス n=0) については、次のように統計を取得できます。
In [258]: group.nth(0).describe()
Out[258]:
A B \
1 2 3 4 1 2
count 12.000000 12.000000 12.000000 12.000000 12.000000 12.000000
mean 0.541559 0.491684 0.354012 0.448284 0.353839 0.408020
std 0.367662 0.242924 0.254447 0.248426 0.228194 0.220511
min 0.021792 0.110715 0.067677 0.074719 0.097227 0.116947
25% 0.144712 0.368966 0.144415 0.209418 0.189507 0.260863
50% 0.646160 0.439860 0.233370 0.472696 0.214474 0.370281
75% 0.865417 0.614928 0.587038 0.710450 0.529376 0.602299
max 0.963938 0.912865 0.766722 0.750037 0.778580 0.776627
3 4
count 12.000000 12.000000
mean 0.434197 0.588980
std 0.301113 0.287869
min 0.004253 0.064859
25% 0.262517 0.357484
50% 0.350605 0.653136
75% 0.676960 0.775588
max 0.991661 0.990118
私がやりたいことは、group.nth(n).describe() for n in range(23) を実行し、結果を次の形式で保存することです。
count mean std min 25% 50% 75% max
(col2, n, col1) 281 -0.004093 0.140578 -1.64 -0.04 -0.00 0.04 0.58
(col2, n, col1) のすべての組み合わせで、col2 は下位の列名 (1 ～ 4)、n は範囲 (23)、col1 は上位の列名 ('A' または 'B') です。
どんな助けでも大歓迎です-私はこれらの種類の操作を行う方法について多くを学びます. 私はそこにいくつかの道を得ました：
group.nth(0).describe().stack().T.stack()`
しかし、n を 22 まで繰り返すと、そのハッシュが作成されます。
ありがとうございました。