pandas - конвертировать панель в DataFrame с помощью таблицы поиска для заголовков столбцов

Question

Есть ли опрятный способ сделать это, или мне лучше было бы взглянуть на создание нового фрейма данных, глядя на панель при построении каждого столбца?

У меня есть трехмерный массив данных, который я поместил в панель, и я хочу реорганизовать его на основе 2d-таблицы поиска, используя 2 оси, так что это будет DataFrame с метками, взятыми из моей таблицы поиска используя ближайшее значение. В разновидности двойного vlookup типа пути.

Главное, что я пытаюсь достичь, - это быстро найти временные ряды данных на основе метки. Если есть лучший способ, пожалуйста, дайте мне знать!

мои данные находятся в панели, которая выглядит так: с широтой осях и малой осью долготы.

data 
Out[920]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 53 (items) x 29224 (major_axis) x 119 (minor_axis) 
Items axis: 42.0 to 68.0 
Major_axis axis: 2000-01-01 00:00:00 to 2009-12-31 21:00:00 
Minor_axis axis: -28.0 to 31.0 

и мой просмотр таблицы, как это:

label_coords 
Out[921]: 
      lat  lon 
label      
2449 63.250122 -5.250000 
2368 62.750122 -5.750000 
2369 62.750122 -5.250000 
2370 62.750122 -4.750000 

Я вроде в убыток. Совершенно новый для python в целом и только на самом деле начал использовать панды вчера.

Большое спасибо заранее! Извините, если это дубликат, я не мог найти ничего, что было бы о том же типе вопроса.

Энди

Answer 1

выяснял решение петли на основе и думал, что я так же могу в случае, если кто-то имеет этот тип проблемы

Я изменил путь моего лейбл координаты dataframe читался так, чтобы метки были колонки, а затем использовали функцию поворота:

label_coord = label_coord.pivot('lat','lon','label') 

это тогда производит dataframe где метки и значения широты/долготы имеют индекс/столбцы

затем используется этот контур, где данные являются панелью, как в вопросе:

data_labelled = pd.DataFrame() 
for i in label_coord.columns: #longitude 
    for j in label_coord.index: #latitude 
     lbl = label_coord[i][j] 
     shut_nump['%s'%lbl]=data[j][i]