Python 重塑数据帧并保存元组

我有以下熊猫

DataFrame

，

df.head（）

：

我想创建一个新的

DataFrame

，其中行是

userid

，列是

fixed\u date

，值是

（追随者，体验）

的元组。如您所见，我有重复的

userid

行，这是我在尝试

df.pivot（）

时遇到的错误。但是

关注者的数量在以后可能会发生变化，因此我想为每个
用户id
捕获这一点

我可以提供更多关于数据的背景资料。这些行当前是tweet，因此用户可以（并且经常）在给定的一天中发出多次tweet。因此，也会有重复的
fixed_date
，因为我忽略了tweet的确切时间（HH:MM:SS）。如果用户在一个给定的日期内发了多次tweet，最好将其分组到单元格值中，并生成一个元组数组。如果这已经要求太多了，那么只需要具有相同值的多个列就可以了。如果不可能，我还可以将日期保存到单独的数组中，并枚举列
0..n
。只是抛砖引玉

有什么想法吗？
这并不优雅，但可以：

df2 = pd.DataFrame(df.loc[:, ['followers', 'fixed_date']])  # New frame with just two cols
df2.index = df.userid  # Set the index to user id
df2 = df2.drop_duplicates()  # remove duplicate records

或者，如果只想将元组传递给数组，可以执行以下操作：

df.loc[:, ['userid', 'fixed_date', 'followers']].values
# array([[12134, '2012-10-15', 28266],
   [12134, '2012-10-15', 28266],
   [91638, '2012-10-15', 665],
   [148401, '2012-10-15', 123],
   [5890, '2012-10-15', 2436]], dtype=object)

您可以使用它作为稀疏矩阵传递或转换为numpy ndarray/矩阵。
不幸的是，这并不能实现我上面描述的功能。我基本上想把一个数据帧转换成一个marix，其中行是
userid
s，列是
fixed\u date
@David中的许多日期，你能更具体地描述一下实际输出的样子吗？我编辑了我的答案，为您提供了一个3元组数组，可以在稀疏矩阵中使用，也可以转换为您想要的任何numpy数据类型。
df.loc[:, ['userid', 'fixed_date', 'followers']].values
# array([[12134, '2012-10-15', 28266],
   [12134, '2012-10-15', 28266],
   [91638, '2012-10-15', 665],
   [148401, '2012-10-15', 123],
   [5890, '2012-10-15', 2436]], dtype=object)