如何在Python中用单个变量合并Pandas的drop与droplevel处理雅虎财经数据

问题 #

我想处理雅虎财经下载的数据，要删掉列层级和右侧指定列，现在用两个变量分步做：

FAANG = yf.download(['AAPL','GOOGL','NFLX','META','AMZN','SPY'],
                    start = '2008-01-01',end = '2022-12-31')
FAANG_AC = FAANG.drop(FAANG.columns[6:36],axis=1)

FAC = FAANG_AC.droplevel(0,axis=1)

怎么把.drop()和.droplevel()合并到一个变量里，不用多个中间变量？

解决办法 #

直接用Pandas的链式调用把两个操作串起来，一步到位：

FAC = yf.download(['AAPL','GOOGL','NFLX','META','AMZN','SPY'],
                  start='2008-01-01', end='2022-12-31')\
        .iloc[:, :6]\
        .droplevel(0, axis=1)

这里iloc[:, :6]对应你原来的drop(columns[6:36])，直接保留前6列，接着调用.droplevel(0, axis=1)去掉列的第一层索引，不需要任何中间变量就能得到最终的FAC数据框。

如果不想用索引筛选，也可以通过列的层级信息精准筛选后再去层级：

FAC = (yf.download(['AAPL','GOOGL','NFLX','META','AMZN','SPY'],
                   start='2008-01-01', end='2022-12-31')
       .drop(columns=lambda col: col[1] != 'AAPL')
       .droplevel(0, axis=1))

核心就是把多个Pandas数据处理方法用.直接连接，省略中间变量的赋值步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PokerMaster