小编Gar*_*ett的帖子

我有一个从CSV文件导入DataFrame的数据表.

该数据包含大约10个分类字段,1个月列(以日期时间格式),其余为数据系列.

如何将日期列转换为跨列轴的索引？

如果我有以下Dataframe

>>> df = pd.DataFrame({'Name': ['Bob'] * 3 + ['Alice'] * 3, \
'Destination': ['Athens', 'Rome'] * 3, 'Length': np.random.randint(1, 6, 6)}) 
>>> df    
  Destination  Length   Name
0      Athens       3    Bob
1        Rome       5    Bob
2      Athens       2    Bob
3        Rome       1  Alice
4      Athens       3  Alice
5        Rome       5  Alice

我可以通过名字和目的地来集合......

>>> grouped = df.groupby(['Name', 'Destination'])
>>> for nm, gp in grouped:
>>>     print nm
>>>     print gp
('Alice', 'Athens')
  Destination  Length   Name
4      Athens       3  Alice
('Alice', 'Rome') …

我已经找到了这个问题的答案,因为它似乎很简单,但还没有找到任何东西.如果我错过了什么,请道歉.我有pandas版本0.10.0,我一直在试验以下形式的数据:

import pandas
import numpy as np
import datetime
start_date = datetime.datetime(2009,3,1,6,29,59)
r = pandas.date_range(start_date, periods=12)
cols_1 = ['AAPL', 'AAPL', 'GOOG', 'GOOG', 'GS', 'GS']
cols_2 = ['close', 'rate', 'close', 'rate', 'close', 'rate']
dat = np.random.randn(12, 6)
cols = pandas.MultiIndex.from_arrays([cols_1, cols_2], names=['ticker','field'])
dftst = pandas.DataFrame(dat, columns=cols, index=r)
print dftst



ticker                   AAPL                GOOG                  GS          
field                   close      rate     close      rate     close      rate
2009-03-01 06:29:59  1.956255 -2.074371 -0.200568  0.759772 -0.951543  0.514577
2009-03-02 06:29:59  0.069611 -2.684352 -0.310006  0.730205 -0.302949 -0.830452
2009-03-03 06:29:59  2.077130 -0.903784  0.449857 …

我觉得xmonad在两个窗口之间来回切换有点尴尬.是否允许这样的扩展(或核心xmonad的一部分)？

例如,我想经常在firefox和emacs之间切换,它们可能不在同一个工作区中.我目前使用gotoMenu通过输入来做这个M-g firefox<cr>,M-g emacs<cr>但这很尴尬,特别是如果有任何一个应用程序的多个实例.理想情况下,我想要一个单一的快捷方式来执行一个动作,比如给焦点到最近最近使用的无焦点窗口,我只需按下来回切换即可.