Python 将数据转换为属性：值对，同时保持ID

我有一个客户信息数据集，每个客户都有一个唯一的ID；考虑其状态的身份变量，如退休、学生等。；最后是一个类型变量，该变量考虑顾客的类型，例如每周、每月等。顾客可以有多种身份和类型，但只有一个ID

从我的数据集中，我希望将每个身份与每个类型关联起来，以便在此基础上进行计数和热图。因此，在维护客户ID的同时，我需要将数据分解并解压为attribute:value对格式。我甚至还不知道如何实现这一点，因此不确定要阅读哪些文档，也无法提供任何编码尝试

这是我的数据的一个可复制的例子和我的预期输出的一个样本。欢迎任何建议

import pandas as pd
import numpy as np
    
data = {'ID':['1','1','1','2','2','2','3','3','3','3'],
                'Identity': ['Identity_1', 'Identity_2','Identity_3','Identity_1', 'Identity_4','Identity_2','Identity_4', 'Identity_5','Identity_6',np.nan],
                'Type': ['Type_1', 'Type_2',np.nan,'Type_3', 'Type_1',np.nan,'Type_4','Type_5','Type_1', 'Type_6']
                }
        
df_data = pd.DataFrame (data, columns = ['ID','Identity','Type'])
        
result ={'ID':['1','1','1','1','1','1'],
                'Identity': ['Identity_1', 'Identity_1','Identity_2','Identity_2', 'Identity_3','Identity_3'],
                'Type': ['Type_1', 'Type_2','Type_1', 'Type_2','Type_1', 'Type_2']
                }
        
df_result = pd.DataFrame (result, columns = ['ID','Identity','Type'])

---

单向使用

itertools.product

：

from itertools import product

def prod(data):
    return pd.DataFrame(list(product(data["Identity"].dropna(), 
                                     data["Type"].dropna())), 
                        columns=["Identity", "Type"])

new_df = df_data.groupby("ID").apply(prod).reset_index(level=1, drop=True)
print(new_df)

输出：

      Identity    Type
ID                    
1   Identity_1  Type_1
1   Identity_1  Type_2
1   Identity_2  Type_1
1   Identity_2  Type_2
1   Identity_3  Type_1
1   Identity_3  Type_2
2   Identity_1  Type_3
2   Identity_1  Type_1
2   Identity_4  Type_3
2   Identity_4  Type_1
2   Identity_2  Type_3
2   Identity_2  Type_1
3   Identity_4  Type_4
3   Identity_4  Type_5
3   Identity_4  Type_1
3   Identity_4  Type_6
3   Identity_5  Type_4
3   Identity_5  Type_5
3   Identity_5  Type_1
3   Identity_5  Type_6
3   Identity_6  Type_4
3   Identity_6  Type_5
3   Identity_6  Type_1
3   Identity_6  Type_6

---

Identity_1，Type_3

出现在第一个数据中，但在结果中显示

Identity_1，Type_2

这是有意的吗？还是打字错误？对于我的ID为1的客户，我们有：Identity_1有类型_1/类型_2。标识_2具有类型_1/类型_2。标识_3具有类型_1/类型_2。对于ID为2的我的客户，我们将有标识\u 1的类型为\u 3/类型为\u 1，标识\u 4的类型为\u 3/类型为\u 1，标识\u 2的类型为\u 3/类型为\u 1。此模式将继续，检查客户ID，然后将所有标识与所有类型配对。您能否通过本地打印来检查您放置的第一个数据集？我没有看到ID 1的标识1与类型1/2配对。。。相反，我只看到type1@AkshaySehgal谢谢你抽出时间。我再次在本地检查，数据对我来说似乎很好。哦，好吧，我当时可能没有正确的理解。抱歉，一百万年来我从未得到过。我从未听说过

itertools.product

。非常感谢，它工作得很好。