数据帧索引

使用python3我编写了一个计算数据的代码。代码如下：数据帧索引

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
def data(symbols): 
    dates = pd.date_range('2016/01/01','2016/12/23') 
    df=pd.DataFrame(index=dates) 
    for symbol in symbols: 
     df_temp=pd.read_csv("/home/furqan/Desktop/Data/{}.csv".format(symbol), 
         index_col='Date',parse_dates=True,usecols=['Date',"Close"], 
         na_values = ['nan']) 
     df_temp=df_temp.rename(columns={'Close':symbol}) 
     df=df.join(df_temp) 
     df=df.fillna(method='ffill') 
     df=df.fillna(method='bfill') 
     df=(df/df.ix[0,: ]) 
    return df 
symbols = ['FABL','HINOON'] 
df=data(symbols) 
print(df) 

p_value=(np.zeros((2,2),dtype="float")) 
p_value[0,0]=0.5 
p_value[1,1]=0.5 
print(df.shape[1]) 
print(p_value.shape[0]) 
df=np.dot(df,p_value) 
print(df.shape[1]) 
print(df.shape[0]) 
print(df)

当我打印df该指数已经消失了第二次。我认为这个问题是由于矩阵乘法。我怎样才能将索引和列标题返回到df？

来源

2017-01-02 Furqan Hashim

尝试'df.dot（P_VALUE）'什么可能发生的是'np.dot'只是返回numpy的数组，而不是DF – EdChum

了排索引回来了，但应分别将FABL和HINOON的列标签分别替换为0和1。 –

这是因为p_value是一个numpy数组，您可以从该数组创建一个df，传递列的名称，或者只是将它们添加回来，例如'df.columns = ['FABL'，'HINOON']' – EdChum

要解决您的问题，由于您使用的是numpy方法，因此通常会返回一个numpy数组，这就是为什么现有的所有列和索引标签都会丢失的原因。

所以不是

df=np.dot(df,p_value)

你可以做

df=df.dot(p_value)

此外，因为p_value是一个纯粹的numpy的阵列，也没有列名，你在这儿可以使用现有的列名创建一个DF ：

p_value=pd.DataFrame(np.zeros((2,2),dtype="float"), columns = df.columns)

或者只是直接覆盖列名直到船尾呃计算点积，像这样：

df.columns = ['FABL', 'HINOON']

来源

2017-01-02 19:07:28 EdChum

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