Comment effectuer des opérations sur une zone de données Pandas avec des Datetime en double?

Question

Par exemple, donné une trame de données df1:

Date   Computers Syms 
2011-01-10 400.  1 
2011-01-10 500.  1 
2012-04-12 450.  1 

et les variables log = some_df.loc[some_df.index, 'Cat'] et price = df2.loc[:, log], Je veux calculer

df1.loc[df1.index, syms] = price * log 

où syms est juste la série. Lorsque je tente la commande ci-dessus, je reçois l'erreur:

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis 

Comment dois-je régler les valeurs de la colonne de syms à cette expression étant donné que certains indices sont équivalents?

Un résultat attendu serait

Date   syms1   syms2 
2011-01-10 price * log  price * log 
2011-01-10 price * log  price * log 
2012-04-12 price * log  price * log 

Answer 1

Lorsque vous utilisez loc, vous pouvez utiliser : pour indiquer tous cet axe, soit l'index ou colonnes.

df_trades.loc[:, 'syms'] = houses * cars 

df_trades 

     Date Computers syms 
0 2011-01-10  400 80000 
1 2011-01-10  500 80000 
2 2012-04-12  450 80000 

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Vous pouvez également utiliser pd.DataFrame.assign pour produire une copie avec la nouvelle colonne

df_trades.assign(syms=houses * cars) 

     Date Computers syms 
0 2011-01-10  400 80000 
1 2011-01-10  500 80000 
2 2012-04-12  450 80000 

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Si syms est une série de noms de colonnes

syms = pd.Series(['syms1', 'syms2']) 

df_trades.assign(**dict((s, houses * cars) for s in syms)) 

     Date Computers syms1 syms2 
0 2011-01-10  400 80000 80000 
1 2011-01-10  500 80000 80000 
2 2012-04-12  450 80000 80000 

Answer 2

df ['Syms'] = 400 * 200 
df 
Out[189]: 
     Date Computers syms 
0 2011-01-10  400 80000 
1 2011-01-10  500 80000 
2 2012-04-12  450 80000 

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Modifier

syms=['sys1','sys2'] 
d = dict.fromkeys(syms, 200*400) 
df.assign(**d)