我需要創建一個pd.DataFrame帶有多重索引的。第一個索引級別是一個簡單的范圍，從1...n. 第二級是日期時間索引。所有列都包含floats. 這是我的示例n=2。from datetime import dateimport pandas as pdfrom hypothesis import givenfrom hypothesis import strategies as stfrom hypothesis.extra.pandas import columns, data_frames, indexes@given( df1=data_frames( columns=columns( ["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"], elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False), ), index=indexes( elements=st.dates( date.fromisoformat("2000-01-01"), date.fromisoformat("2020-12-31") ), min_size=10, unique=True, ).map(sorted), ), df2=data_frames( columns=columns( ["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"], elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False), ), index=indexes( elements=st.dates( date.fromisoformat("2000-01-01"), date.fromisoformat("2020-12-31") ), min_size=10, unique=True, ).map(sorted), ),)def test_index_level(df1, df2): df = pd.concat([df1, df2], keys=["df1", "df2"]) assert df.index.nlevels == 2我想知道如何使用hypothesis庫直接創建多重索引？很明顯，我無法像我的玩具示例中那樣手動定義df1、df2等。另一個限制是level 2所有出現的索引都必須相同level 1。
1 回答
www說
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您可以lists組合數據幀，而不是單獨定義每個數據幀。
要使每個第一個索引的第二個索引（例如日期）相同，您可以首先計算索引，然后將其提供給生成的列表。也許有一種更簡單的方法，但我使用復合材料做到了：
@composite
def df_lists(draw, elements=indexes(
elements=st.dates(
date.fromisoformat("2000-01-01"),
date.fromisoformat("2020-12-31")
),
min_size=10,
unique=True,
)):
index = draw(elements.map(sorted))
df_list = lists(
data_frames(
columns=columns(
["asset1", "asset2", "asset3", "cash_asset"],
elements=st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False),
),
index=just(index), # have to make a strategy from the drawn index values
),
min_size=1, max_size=5 # assume n = 5
)
return draw(df_list)
@given(df_lists())
def test_index_level(df_list):
df = pd.concat(df_list,
keys=["df" + str(i + 1) for i in range(len(df_list))])
assert df.index.nlevels == 2
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