python - 在 Python Pandas 数据框中拆分列

Question

如何通过列中的变量名称拆分 pandas DataFrame 中的列？ 我在下面有一个 DataFrame:

    ID  FEATURE PARAM   VALUE
0   A101    U1  ITEM1   10
1   A101    U1  ITEM2   11
2   A101    U2  ITEM1   12
3   A101    U2  ITEM2   13
4   A102    U1  ITEM1   14
5   A102    U1  ITEM2   15
6   A102    U2  ITEM1   16
7   A102    U2  ITEM2   17

我想按如下方式拆分它。

    ID  FEATURE ITEM1   ITEM2
0   A101    U1  10  11
1   A101    U2  12  13
2   A102    U1  14  15
3   A102    U2  16  17

我尝试使用其中一种响应，效果很好，但效果不佳。

Select_Data.groupby('PARAM')['VALUE'].apply(list).apply(pd.Series).T

PARAM   ITEM1   ITEM2
0   10  11
1   12  13
2   14  15
3   16  17

但是我丢失了 ID 和 FEATURE 列，我想将它们保留在表中。我将不胜感激任何建议。

Answer 1

您还可以将 pivot_table 与索引 ID,FEATURE 一起使用，然后重置索引，即

ndf =  pd.pivot_table(df,columns='PARAM', values='VALUE',index=['ID','FEATURE']).reset_index()

如果你想聚合重复值，那么你可以使用平均值

ndf =  pd.pivot_table(df,columns='PARAM', values='VALUE',index=['ID','FEATURE'],aggfunc='mean').reset_index()

输出:

PARAM    ID FEATURE  ITEM1  ITEM2
0      A101      U1     10     11
1      A101      U2     12     13
2      A102      U1     14     15
3      A102      U2     16     17
In [528]: