Python 数据透视\将行转置到列标题
我正在努力学习熊猫,想知道如何才能做到以下几点 要从以下数据帧开始:Python 数据透视\将行转置到列标题,python,pandas,Python,Pandas,我正在努力学习熊猫,想知道如何才能做到以下几点 要从以下数据帧开始: df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Person1', 'Person1'], 'SetCode1': ['L6A', 'L6A'], 'SetDetail1': ['B', 'C'], 'SetCode2': ['G2G', 'G2G'], 'SetDetail2': ['B', 'B'], }) 我认为这更像是一个列重命名,而不是旋转。这是我的密码 code
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Person1', 'Person1'],
'SetCode1': ['L6A', 'L6A'],
'SetDetail1': ['B', 'C'],
'SetCode2': ['G2G', 'G2G'],
'SetDetail2': ['B', 'B'],
})
我认为这更像是一个列重命名,而不是旋转。这是我的密码
code_cols = list(filter(lambda s: s.startswith('SetCode'), df.columns))
det_cols = list(filter(lambda s: s.startswith('SetDetail'), df.columns))
codes = [df[s][0] for s in code_cols]
df.rename(columns = dict(zip(det_cols, codes)), inplace=True)
df.drop(columns = code_cols, inplace=True)
df
产生
Name L6A G2G
0 Person1 B B
1 Person1 C B
感谢@Sander van den Oord在数据框中输入 我认为这更像是一种列重命名,而不是数据透视。这是我的密码
code_cols = list(filter(lambda s: s.startswith('SetCode'), df.columns))
det_cols = list(filter(lambda s: s.startswith('SetDetail'), df.columns))
codes = [df[s][0] for s in code_cols]
df.rename(columns = dict(zip(det_cols, codes)), inplace=True)
df.drop(columns = code_cols, inplace=True)
df
产生
Name L6A G2G
0 Person1 B B
1 Person1 C B
感谢@Sander van den Oord在数据框中输入 尝试使用pd.wide\u to\u long和unstack:
输出:
SetCode G2G L6A
index Name
0 Person1 B B
1 Person1 B C
尝试使用pd.wide\u到长并取消堆叠:
输出:
SetCode G2G L6A
index Name
0 Person1 B B
1 Person1 B C
使用pandas.wide_to_long是正确的解决方案,但必须谨慎使用某些列中的NaN值
因此,下面是对Scott Boston答案的改编:
import pandas as pd
# I just allowed myself to write 'Person2' instead of 'Person1' at the second row
# of the DataFrame, as I imagine this is what was originally intended in the data,
# but this does not change the method
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Person1', 'Person2'],
'SetCode1': ['L6A', 'L6A'],
'SetDetail1': ['B', 'C'],
'SetCode6': ['U2H', None],
'SetDetail6': ['B', None],
})
print(df)
Name SetCode1 SetDetail1 SetCode6 SetDetail6
0 Person1 L6A B U2H B
1 Person2 L6A C None None
# You will need to use reset_index to keep the original index moving forward only if
# the 'Name' column does not have unique values
df_melt = pd.wide_to_long(df, ['SetCode', 'SetDetail'], ['Name'], 'No')
df_out = df_melt[df_melt['SetCode'].notnull()]\
.set_index('SetCode', append=True)\
.reset_index(level=1, drop=True)['SetDetail']\
.unstack()
print(df_out)
SetCode L6A U2H
Name
Person1 B B
Person2 C NaN
使用pandas.wide_to_long是正确的解决方案,但必须谨慎使用某些列中的NaN值
因此,下面是对Scott Boston答案的改编:
import pandas as pd
# I just allowed myself to write 'Person2' instead of 'Person1' at the second row
# of the DataFrame, as I imagine this is what was originally intended in the data,
# but this does not change the method
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Person1', 'Person2'],
'SetCode1': ['L6A', 'L6A'],
'SetDetail1': ['B', 'C'],
'SetCode6': ['U2H', None],
'SetDetail6': ['B', None],
})
print(df)
Name SetCode1 SetDetail1 SetCode6 SetDetail6
0 Person1 L6A B U2H B
1 Person2 L6A C None None
# You will need to use reset_index to keep the original index moving forward only if
# the 'Name' column does not have unique values
df_melt = pd.wide_to_long(df, ['SetCode', 'SetDetail'], ['Name'], 'No')
df_out = df_melt[df_melt['SetCode'].notnull()]\
.set_index('SetCode', append=True)\
.reset_index(level=1, drop=True)['SetDetail']\
.unstack()
print(df_out)
SetCode L6A U2H
Name
Person1 B B
Person2 C NaN
首先,我添加了一个数据帧示例,因此其他人可能会帮助您。我不知道这个问题的答案,但我相信其他人会的。最好的做法是在代码中添加示例数据,而不是照片!为了让其他人更容易回答你的问题,我先添加了一个数据框架的示例,也许其他人可以帮助你。我不知道这个问题的答案,但我相信其他人会的。最好的做法是在代码中添加示例数据,而不是照片!让别人更容易回答你的问题。