Как я могу построить значение сводной таблицы?

Question

У меня сводный стол, и я хочу рассчитать значения за 12 месяцев каждого года для каждого города.

     2010-01  2010-02  2010-03 
City  RegionName  

Atlanta  Downtown NaN   NaN   NaN 
      Midtown  194.263702 196.319964 197.946962 

Alexandria Alexandria NaN   NaN   NaN 
      West  
      Landmark- NaN   NaN   NaN 
      Van Dom 

Как я могу выбрать только значения для каждого региона каждого города? Я подумал, может быть, было бы лучше изменить имена столбцов с годами и месяцами до datetime и установить их как index. Как я могу это сделать?

Результат должен быть:

City  RegionName 

2010-01 Atlanta  Downtown NaN   
         Midtown  194.263702 

      Alexandria Alexandria NaN   
         West  
         Landmark- NaN   
         Van Dom 

Answer 1

Вот некоторые аналогичные фиктивные данные, чтобы играть с:

idx = pd.MultiIndex.from_arrays([['A','A', 'B','C','C'], 
          ['A1','A2','B1','C1','C2']], names=['City','Region']) 
idcol = pd.date_range('2012-01', freq='M', periods=12) 
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,12), index=idx, columns=[t.strftime('%Y-%m') for t in idcol]) 

Давайте посмотрим, что у нас получилось:

print(df.ix[:,:3]) 

       2012-01 2012-02 2012-03 
City Region        
A A1  0.513709 0.941354 0.133290 
    A2  0.734199 0.005218 0.068914 
B B1  0.043178 0.124049 0.603469 
C C1  0.721248 0.483388 0.044008 
    C2  0.784137 0.864326 0.450250 

Давайте преобразуем эти к DateTime: df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

Теперь сюжет вам просто нужно перенести:

df.T.plot() 

---

Update после обновленному Ваш вопрос:

Использование стека , а затем переупорядочивайте, если хотите:

df = df.stack().reorder_levels([2,0,1]) 
df.head() 


      City Region 
2012-01-01 A  A1  0.513709 
2012-02-01 A  A1  0.941354 
2012-03-01 A  A1  0.133290 
2012-04-01 A  A1  0.324518 
2012-05-01 A  A1  0.554125