在DataFrame上使用applymap，但保留索引/列信息

我正在對一些股票進行事件研究，這導致熊貓DataFrame中的列是股票股票代碼（SPY，GOOG，AAPL等），指數是時間戳。 DataFrame內的單元格的值爲NaN或1.我想根據事件DataFrame生成一個訂單DataFrame。因爲我想爲每個單元格== 1創建一個訂單，所以我認爲applymap是合適的。但是，看起來使用applymap剝去了索引和列的單元格。我試了下面的代碼：在DataFrame上使用applymap，但保留索引/列信息

def appendOrder(orders, value): 
    if value == 1: 
     index = ["Year", "Month", "Day", "Stock", "OrderType", "Amount"] 
     s = pd.Series(index=index) 
     s["Stock"] = value.index 

def createOrders(events): 
    columns = ["Year", "Month", "Day", "Stock", "OrderType", "Amount"] 

    orders = pd.DataFrame(columns=columns) 
    events.applymap(lambda x: appendOrder(orders,x))

上面的代碼在appendOrder方法中斷了，因爲value沒有索引。

有沒有辦法在datamap上使用applymap時保留索引和列信息？

編輯

這裏是事件數據框的一個片段：

     SPY GOOG AAPL XOM 
2013-10-1-16:00:00 NaN  1  NaN  1 
2013-10-2-16:00:00 NaN NaN  NaN  NaN 
2013-10-3-16:00:00 NaN NaN  NaN  NaN 
2013-10-4-16:00:00 1  NaN  NaN  NaN 
2013-10-5-16:00:00 NaN NaN  NaN  NaN 
2013-10-6-16:00:00 1  NaN  1  NaN 
2013-10-7-16:00:00 NaN NaN  NaN  NaN 
2013-10-8-16:00:00 NaN 1  NaN  NaN

我想打開上述事件數據框到下面的訂單數據框：

 Year  Month Day Stock OrderType Amount 
0 2013  10  1 GOOG  Buy   100 
1 2013  10  1 XOM  Buy   100 
2 2013  10  4 SPY  Buy   100 
3 2013  10  6 SPY  Buy   100 
4 2013  10  6 AAPL  Buy   100 
5 2013  10  8 GOOG  Buy   100

我希望能讓它更清楚一些。

來源

2013-10-08 ejkt

您可以發佈您的數據樣本以及您希望輸出的樣子嗎？我不確定applymap是你想要的。 – TomAugspurger

爲大熊貓操作的基礎是所謂的stack：

df.stack() 
Out[25]: 
2013-10-1-16:00:00 GOOG 1 
        XOM  1 
2013-10-4-16:00:00 SPY  1 
2013-10-6-16:00:00 SPY  1 
        AAPL 1 
2013-10-8-16:00:00 GOOG 1

工作，並從上面的數據框堆疊調整你的數據是直接的。您可以按照重置索引的方式進行操作，將其拆分爲年份日日期列，然後將數學運算現在放在單個列中的非NaN數據中。

來源

2013-10-08 19:51:50 Boud

在DataFrame上使用applymap，但保留索引/列信息

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