Python &引用；平行；熊猫索引（非分层）

简短版本：我有两个时间序列（录制开始和录制结束），我想用作面板（或数据帧）中数据的索引。不是等级的，而是平行的。我不知道怎么做

长版本：

我正在构建一个pandas面板，其中包含一些类似于天线一定距离处的温度和密度的数据。在我看来，最自然的结构是将例如

temp

和

dens

作为项目（即面板的子数据帧），将时间记录为长轴（索引），从而将与天线的距离记录为短轴（柱）

我的问题是：对于每次录音，仪器在一定时间内平均/积分。因此，对于每个数据转储，保存两个时间戳：开始记录和结束记录。这两个我都需要。因此，我需要一种可能被称为“并行索引”的东西，其中两个不同的时间序列（

startRec

和

endRec

）用作索引，并且我可以得到某个数据点我喜欢的任何一个。当然，我并不需要两者都建立索引，但两者都需要在数据结构中自然可用。例如，对于任何给定的温度或密度记录，我需要能够获得记录的开始和结束时间

当然，我可以将这两个时间序列保存在一个单独的数据帧中，但由于pandas的主要特点是自动数据对齐，这并不理想

我如何才能最好地实现这一点

示例数据 在距天线两个距离处进行三次记录的样本面板：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
data=pd.Panel（data={'temp'：np.array[21,20]，
[19, 17],
[15, 14]]),
“dens”：np.array（[[10011002]，
[1000, 998],
[997, 995]])},
短轴=['1m'，'3m']）

数据的输出

：

尺寸：2（项目）x 3（长轴）x 2（短轴）
项目轴：从密度到温度
长轴：0到2
短轴：1m至3m

此处，长轴当前仅为基于整数的索引（0到2）。短轴是距离天线的两个测量距离

我有两个

TimeSeries

我想用作索引：

从日期时间导入日期时间
startRec=pd.TimeSeries（[datetime（2013,11,11,15,00,00），
日期时间（2013,11,12,15,00,00），
日期时间（2013,11,13,15,00,00）]）
endRec=pd.TimeSeries（[datetime（2013,11,11,15,00,10），
日期时间（2013,11,12,15,00,10），
日期时间（2013,11,13,15,00,10）]）

startRec的输出

：

0 2013-11-11 15:00:00
1   2013-11-12 15:00:00
2   2013-11-13 15:00:00
数据类型：datetime64[ns]

在

面板中

会让这变得有点棘手。我通常坚持使用

DataFrames

但这看起来如何：

import pandas as pd
from datetime import datetime
startRec = pd.TimeSeries([datetime(2013, 11, 11, 15, 0, 0),
                          datetime(2013, 11, 12, 15, 0, 0),
                          datetime(2013, 11, 13, 15, 0, 0)])

endRec = pd.TimeSeries([datetime(2013, 11, 11, 15, 0, 10),
                        datetime(2013, 11, 12, 15, 0, 10),
                        datetime(2013, 11, 13, 15, 0, 10)])
_data1m = pd.DataFrame(data={
                          'temp': np.array([21, 19, 15]),
                          'dens': np.array([1001, 1000, 997]),
                          'start': startRec,
                          'end': endRec
                          }
                    )

_data3m = pd.DataFrame(data={
                          'temp': np.array([20, 17, 14]),
                          'dens': np.array([1002, 998, 995]),
                          'start': startRec,
                          'end': endRec
                          }
                    )


_data1m.set_index(['start', 'end'], inplace=True)
_data3m.set_index(['start', 'end'], inplace=True)

data = pd.Panel(data={'1m': _data1m, '3m': _data3m}) 
data.loc['3m'].select(lambda row: row[0] < pd.Timestamp('2013-11-12') or 
                                  row[1] < pd.Timestamp('2013-11-13'))

---

如果我理解正确，在两列上创建一个索引应该可以正常工作。我一直在用风暴过程中收集的水质样本来做这件事。添加了样本数据@PaulH:你能发布一个详细说明你的方法的答案吗？你忘了定义面板

data

，例如

data=pd.Panel（data={'1m'：_data1m，'3m'：_data3m}）

。请用这行代码更新您的答案。不幸的是，使用基于多索引的方法似乎不可能轻松获得给定日期/时间的数据，而是需要使用

。选择
和
lambda
。对于我的问题，可能最简单的解决方案，虽然没有我想要的那么理想，但就是将录制的中间部分作为索引，并在另一个数据帧（具有相同索引）中查找开始/结束。@cmeeren哇哇。很抱歉<代码>lambdas
可能是一种痛苦，而且可能会让代码变得非常混乱，依我看。但它们也可能非常强大和方便。
                                         dens  temp
start               end                            
2013-11-11 15:00:00 2013-11-11 15:00:10  1002    20
2013-11-12 15:00:00 2013-11-12 15:00:10   998    17