Python 使用增量自定义标题名称重塑R列的形状

我有一个数据框，有3列，最小，最大，平均。数据帧包含7000行

| Min | Max | Average |
| 1.2 | 1.4 | 1.3     |
| 1.0 | 2.0 | 1.5     |
| 1.2 | 1.4 | 1.6     |
| 1.0 | 7.0 | 1.9     |

我想要

| Min1 | Max1 | Average1 | Min2 | Max2 | Average2 |
| 1.2  | 1.4  | 1.3      | 1.0  | 2.0  | 1.5      |
| 1.2  | 1.4  | 1.6      | 1.0  | 7.0  | 1.9      |

请注意标题是如何更改的，以指示第一次观察和第二次观察

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我已经看过了关于重塑的其他答案，其他答案都没有显示新列应该如何重命名以包含数字

在

R

中，我们可以使用

data.table

。将“data.frame”转换为“data.table”（

setDT（df1）

），使用“grp”创建一个分组变量，以便每两行都有一个唯一的索引（“grp”），使用

dcast

我们使用公式方法将“long”格式转换为“wide”格式。

rowid（grp）

为每个grp提供一个序列

library(data.table)
setDT(df1)[, grp := gl(.N, 2, .N)]
res <- dcast(df1, grp~rowid(grp), value.var = c("Min", "Max", "Average"), 
                            sep="")[, grp := NULL][]

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我们还可以使用

base R

来实现这一点，方法是通过创建序列向量和

cbind

输出来分割数据集

do.call(cbind, split(df1,  (seq_len(nrow(df1))-1) %%2 + 1))

或者我们可以使用逻辑索引（循环到最后一行）对交替行进行子集划分，并使用

data.frame

对它们进行合并

data.frame(df1[c(TRUE, FALSE),], df1[c(FALSE, TRUE),])
#  Min Max Average Min.1 Max.1 Average.1
#1 1.2 1.4     1.3     1     2       1.5
#3 1.2 1.4     1.6     1     7       1.9

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您想要python还是

r

解决方案？@akrun r solution请快速回复。您能否编辑响应以解释setDT（df1）[，grp:=gl（.N，2，.N）]和grp~rowid（grp）实际在做什么？感谢您的快速回复。您是否可以编辑响应以解释setDT（df1）[，grp:=gl（.N，2，.N）]和grp~rowid（grp）实际上在做什么？是否有一种更简单的方法使用重塑包来实现这一点？或者您能解释一下上面的一些代码吗？@edb500我添加了一些解释。@ebd500又添加了两个选项。希望能有帮助

data.frame(df1[c(TRUE, FALSE),], df1[c(FALSE, TRUE),])
#  Min Max Average Min.1 Max.1 Average.1
#1 1.2 1.4     1.3     1     2       1.5
#3 1.2 1.4     1.6     1     7       1.9