Python 在pandas中执行几乎不完整的透视表操作

我有一个如下所示的数据帧：

values = random.sample(range(1, 101), 15)

df = pd.DataFrame({'x': [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4], 'n': [100, 100, 100, 'reference',  'reference',  'reference', 500, 500, 500, 100, 100, 100,  'reference',  'reference',  'reference'], 'value': values})

desired_df = pd.DataFrame({'x': [3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4], 'n': [100, 100, 100, 500, 500, 500, 100, 100, 100], 'value': [values[i] for i in [0, 1, 2, 6, 7, 8, 9, 10, 11]], 'value_reference':[values[i] for i in [3, 4, 5, 3, 4, 5, 12, 13, 14]]})

n

列中标记为“reference”的值是参考值，我最终将根据这些值进行绘图。为了帮助实现这一点，我需要创建一个数据帧，该数据帧的引用值位于不同的列中，因此

columns=['x'，'n'，'value'，'value\u reference']

只要

x

相同，Value reference就是

n

所有值的参考值。因此，我想制作一个如下所示的数据帧：

values = random.sample(range(1, 101), 15)

df = pd.DataFrame({'x': [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4], 'n': [100, 100, 100, 'reference',  'reference',  'reference', 500, 500, 500, 100, 100, 100,  'reference',  'reference',  'reference'], 'value': values})

desired_df = pd.DataFrame({'x': [3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4], 'n': [100, 100, 100, 500, 500, 500, 100, 100, 100], 'value': [values[i] for i in [0, 1, 2, 6, 7, 8, 9, 10, 11]], 'value_reference':[values[i] for i in [3, 4, 5, 3, 4, 5, 12, 13, 14]]})

我在这里通过硬编码得到了结果，这正是我想要制作的一个可复制的示例。但是，我正在寻找正确的操作方法

如何做到这一点

谢谢， 杰克

一种方法可能是：

df["tick"] = df.groupby(["x", "n"]).cumcount()

numbers = df.loc[df["n"] != "reference"]
ref = df.loc[df["n"] == "reference"]
ref = ref.drop("n", axis=1).rename(columns={"value": "reference"})

out = numbers.merge(ref).drop("tick", axis=1)
out = out.sort_values(["x", "n"])

这让我

In [282]: out
Out[282]: 
   x    n  value  reference
0  3  100      6         67
2  3  100      9         29
4  3  100     34         51
1  3  500     42         67
3  3  500     36         29
5  3  500     12         51
6  4  100     74          5
7  4  100     48         37
8  4  100      7         70

---

一步一步地，首先我们添加一个勾号列，以便知道哪一行值与哪一行引用匹配：

In [290]: df
Out[290]: 
    x          n  value  tick
0   3        100      6     0
1   3        100      9     1
2   3        100     34     2
3   3  reference     67     0
4   3  reference     29     1
5   3  reference     51     2
6   3        500     42     0
7   3        500     36     1
8   3        500     12     2
9   4        100     74     0
10  4        100     48     1
11  4        100      7     2
12  4  reference      5     0
13  4  reference     37     1
14  4  reference     70     2

然后，我们分离出表中的值和参考部分：

In [291]: numbers = df.loc[df["n"] != "reference"]
     ...: ref = df.loc[df["n"] == "reference"]
     ...: ref = ref.drop("n", axis=1).rename(columns={"value": "reference"})
     ...: 
     ...: 

In [292]: numbers
Out[292]: 
    x    n  value  tick
0   3  100      6     0
1   3  100      9     1
2   3  100     34     2
6   3  500     42     0
7   3  500     36     1
8   3  500     12     2
9   4  100     74     0
10  4  100     48     1
11  4  100      7     2

In [293]: ref
Out[293]: 
    x  reference  tick
3   3         67     0
4   3         29     1
5   3         51     2
12  4          5     0
13  4         37     1
14  4         70     2

然后我们合并，合并将在共享列上对齐，共享列是“x”和“tick”。一种清理东西的方法，我们就完蛋了