这应该是一个简单的问题，但我认为我只是错过了我应该搜索的关键字。假设我有一个两列长的数据集，如下所示：test = pd.DataFrame( { 'color': ['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'], 'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9] })如何将其转换为以下格式： white red black 1 4 7 2 5 8 3 6 9 我意识到这应该是一个简单的枢轴函数，例如：test.pivot('color', 'value')，但这会产生与周围 NaN 的对角线中的值。有什么办法可以解决这个问题吗？
3 回答
catspeake
TA贡献1111条经验 获得超0个赞
尝试：
test["id"]=test.groupby("color")["color"].cumcount()
test.pivot(index="id", columns="color", values="value")
输出：
color black red white
id
0 7 4 1
1 8 5 2
2 9 6 3
白衣非少年
TA贡献1155条经验 获得超0个赞
我已经使用pandas库使用分组函数做了一些快速解决方案
for i in test.groupby('color'):
print(i[0])
for j in range(len(i[1])):
for k in i[1].values:
print(k[1])
break
输出：
black
7
8
9
red
4
5
6
white
1
2
3
富国沪深
TA贡献1790条经验 获得超9个赞
您可以从以下 3 个系列中创建序列、重置索引以及重新创建数据帧：
df = pd.DataFrame({'color': ['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'],
'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
serie_white = df['value'][df['color'] == "white"].reset_index(drop=True)
serie_red = df['value'][df['color'] == "red"].reset_index(drop=True)
serie_black = df['value'][df['color'] == "black"].reset_index(drop=True)
result = pd.DataFrame({'white': serie_white, 'red': serie_red, 'black': serie_black})
print(result)
输出：
white red black
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
添加回答
举报
0/150
提交
取消