Python 重塑数据帧

我有一个熊猫数据框，看起来像这样，其中的列如下：

userid

顾名思义

name

是每个api事件

count

是事件的频率

所以，我想要一个如下所示的数据帧：

userid    api_event_1          api_event_2          ....   api_event_n
17        count_of_apievent1   count_of_apievent2   ....   count_of_apieventn
2345      count_of_apievent1   count_of_apievent2   ....   count_of_apieventn
 .              .                   .                  .        .
 .              .                   .                  .        .

使用DataFrame的方法：

或者只是：

print(df.T)

使用DataFrame的方法：

或者只是：

print(df.T)

那怎么办

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name')

其中df是您的数据帧 （如果某些值不存在，将插入Nan。例如，如果用户X的事件A没有计数）

要在用户没有api事件的情况下填写

0

而不是

NaN

，可以执行以下操作：

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name').fillna(0)

那怎么办

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name')

其中df是您的数据帧 （如果某些值不存在，将插入Nan。例如，如果用户X的事件A没有计数）

要在用户没有api事件的情况下填写

0

而不是

NaN

，可以执行以下操作：

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name').fillna(0)

---

这没有给我

用户ID

作为行：）这没有给我

用户ID

作为行：）完美：）我有没有办法在用户没有特定api事件的情况下将

NaN

转换为

0

呢？只需使用df.pivot（…）.fillna（0）：）完美：）在用户没有特定api事件的情况下，是否有任何方法可以将

NaN

s转换为

0

s？只需使用df.pivot（…）.fillna（0）：）