什么是等效于Matlab单元阵列？

Question

我是新来的Python，并试图创建一些等同于Matlab的“单元阵列”。可以说我有100个客户指数“C001”，“C002”等，我必须为每一个客户不同的数据：

• 以平方米房屋面积[实数]
• 分类数据显示，无论是“商业”，“住宅”或“其他”
• 小时的时间在8760个实际值

什么是在Python 2.7到buildsuch数据集的最佳途径2014即日期时间索引阵列系列的用电量它结合了单个值，分类数据和时间索引数组？我正在尝试使用熊猫，但迄今为止没有成功。

非常感谢你提前

Answer 1

一个MATLAB单元阵列的等效是一个numpy的对象数组。然而，这些很少使用，因为它们很少是你在实践中想要的。在有人使用MATLAB小区大多数情况下，列表或嵌套列表就足够了：

>>> a = [obj1, obj2, obj, obj4] 
>>> b = [[obj1, obj2], [obj3, obj4]] 

然而，这是不是你想要在你的情况做什么。您的问题是X Y problem的典型示例。你在问如何为你的问题实现一个特定的解决方案，而不是问如何解决问题本身。 Python可以完成很多MATLAB不能做的事情，所以试图让Python像MATLAB一样行事通常会导致次优解决方案。

在这种情况下，你想要的是一个pandas DataFrame。它完全不像MATLAB单元阵列，但更适合您的数据集。您可以使用MultiIndex来存储参数以及存储时间序列数据的列。这使您可以按名称，大小，类别，日期等进行索引。例如，您可以计算第三季度每类物业的平均能源使用量，只需一行代码即可查看超过500平方米的物业。

所以这里有一个例子，你怎么能结构，例如数据：

>>> names = ['C001', 'C002', 'C003', 'C004'] 
>>> sizes = np.abs(np.random.random(4))*1000 
>>> category = ['Commerical', 'Residential', 'Residential', 'Other'] 
>>> ts = np.random.random([100, 4]) 
>>> timestamps = pd.date_range('1/1/2011', periods=100, freq='W') 
>>> 
>>> cols = pd.MultiIndex.from_arrays([names, sizes, category]) 
>>> 
>>> df = pd.DataFrame(ts, index=timestamps, columns=cols) 
>>> df.columns.names = ['Name', 'Size', 'Category'] 
>>> df.index.name = 'Time' 
>>> 
>>> print(df) 
Name    C001  C002  C003  C004 
Size  36.719201 732.278278 795.755755 551.383120 
Category Commerical Residential Residential  Other 
Time              
2011-01-02 0.108720 0.018492 0.057233 0.694548 
2011-01-09 0.959845 0.968857 0.422210 0.975767 
2011-01-16 0.709676 0.119963 0.004481 0.830328 
2011-01-23 0.084271 0.535408 0.209943 0.668001 
2011-01-30 0.626125 0.052301 0.212636 0.995429 
2011-02-06 0.376399 0.199327 0.482884 0.632472 
2011-02-13 0.302807 0.353679 0.599427 0.993996 
2011-02-20 0.185445 0.005769 0.755981 0.923540 
2011-02-27 0.109611 0.994292 0.873782 0.542741 
2011-03-06 0.561404 0.778414 0.595238 0.082001 
2011-03-13 0.056986 0.869344 0.459753 0.450071 
2011-03-20 0.261320 0.675317 0.603043 0.371950 
2011-03-27 0.890803 0.061619 0.831677 0.801890 
2011-04-03 0.498199 0.846559 0.370336 0.225477 
2011-04-10 0.248914 0.693038 0.145255 0.233058 
2011-04-17 0.621441 0.683213 0.048944 0.650139 
2011-04-24 0.459869 0.055751 0.912097 0.457605 
2011-05-01 0.814447 0.780415 0.184241 0.429139 
2011-05-08 0.586905 0.209121 0.428080 0.246584 
2011-05-15 0.754021 0.909181 0.846984 0.948835 
2011-05-22 0.513610 0.203925 0.338072 0.596325 
2011-05-29 0.497080 0.557908 0.916812 0.680242 
2011-06-05 0.646791 0.641024 0.399427 0.308346 
2011-06-12 0.573922 0.539285 0.098703 0.461480 
2011-06-19 0.062978 0.939339 0.713087 0.380326 
2011-06-26 0.422484 0.109185 0.459734 0.800468 
2011-07-03 0.962368 0.632361 0.388565 0.503425 
2011-07-10 0.802551 0.261161 0.590494 0.526307 
2011-07-17 0.261447 0.686405 0.636970 0.622476 
2011-07-24 0.634331 0.630028 0.069925 0.504036 
...    ...   ...   ...  ... 
2012-05-06 0.185331 0.375717 0.658463 0.697377 
2012-05-13 0.273510 0.665318 0.756944 0.083542 
2012-05-20 0.895984 0.850881 0.680869 0.987420 
2012-05-27 0.450593 0.262195 0.458893 0.199141 
2012-06-03 0.696102 0.332312 0.419764 0.338074 
2012-06-10 0.113108 0.167605 0.812625 0.329429 
2012-06-17 0.527418 0.087454 0.868973 0.744649 
2012-06-24 0.977674 0.831538 0.410719 0.598423 
2012-07-01 0.577802 0.141307 0.310356 0.276271 
2012-07-08 0.772117 0.288240 0.820701 0.548857 
2012-07-15 0.699628 0.467952 0.429433 0.304482 
2012-07-22 0.782641 0.337854 0.561191 0.572241 
2012-07-29 0.010225 0.962770 0.793041 0.166877 
2012-08-05 0.895516 0.628526 0.782264 0.908301 
2012-08-12 0.787210 0.698185 0.255306 0.741693 
2012-08-19 0.042833 0.556469 0.165885 0.408108 
2012-08-26 0.942076 0.377714 0.927170 0.119004 
2012-09-02 0.567978 0.007891 0.777752 0.869950 
2012-09-09 0.120134 0.417996 0.328654 0.484447 
2012-09-16 0.833769 0.946456 0.594471 0.569707 
2012-09-23 0.515544 0.090017 0.344200 0.498175 
2012-09-30 0.419152 0.315412 0.683195 0.498630 
2012-10-07 0.879582 0.958591 0.531812 0.051948 
2012-10-14 0.488241 0.683242 0.096560 0.197295 
2012-10-21 0.425213 0.279539 0.476436 0.492512 
2012-10-28 0.238334 0.836782 0.901589 0.132700 
2012-11-04 0.030562 0.797666 0.238895 0.550427 
2012-11-11 0.875454 0.973046 0.457116 0.154175 
2012-11-18 0.557967 0.895320 0.478239 0.448102 
2012-11-25 0.075152 0.047344 0.650615 0.293129 

[100 rows x 4 columns]