python - 如何合并两个表并将行转置为列

Question

我有这两张表:

T1

id  x       y
8   42      1.9
9   30      1.9

T2

id  signal
8   55
8   56  
8   59
9   57
9   58  
9   60

目标是获取新表T3:

id  x       y       s1      s2      s3
8   42      1.9     55      56      58
9   30      1.9     57      58      60

如果我做这个操作，那么它只进行合并而不进行转置:

pd.merge(T1, T2, on=['id'])

如何创建列s1、s2和s3，每列对应一行(每个id<的行数 总是固定的并且等于 3)?

Answer 1

更新:

正如@Jeff 在他的评论中所写，@ubuntu 的解决方案与我的相比应该更快、更惯用:

In [40]: T1.merge(
   ....:     T2.pivot_table(index='id',
   ....:                    values='signal',
   ....:                    columns='s' + T2.groupby(['id'])['signal'].cumcount().astype(str))
   ....:       .reset_index()
   ....: )
Out[40]:
   id   x    y  s0  s1  s2
0   8  42  1.9  55  56  59
1   9  30  1.9  57  58  60

旧答案:

你可以这样做:

In [209]: %paste
(t1.set_index('id')
   .join(t2.groupby('id')['signal']
           .apply(lambda x: x.tolist())
           .apply(pd.Series))
   .reset_index()
)
## -- End pasted text --
Out[209]:
   id   x    y   0   1   2
0   8  42  1.9  55  56  59
1   9  30  1.9  57  58  60

解释:

按id对T2进行分组，并将所有相应的信号“收集”到列表中

In [211]: t2.groupby('id')['signal'].apply(lambda x: x.tolist())
Out[211]:
id
8    [55, 56, 59]
9    [57, 58, 60]
Name: signal, dtype: object

将列表扩展到列

In [213]: t2.groupby('id')['signal'].apply(lambda x: x.tolist()).apply(pd.Series)
Out[213]:
     0   1   2
id
8   55  56  59
9   57  58  60

最后通过索引 id 连接两个表

PS 如果你想重命名所有数字列，你可以这样做(假设你将结果保存到 rslt DF 中):

In [224]: rslt.columns = [c if c in ['id','x','y'] else 's{}'.format(c) for c in rslt.columns.tolist()]

In [225]: rslt
Out[225]:
   id   x    y  s0  s1  s2
0   8  42  1.9  55  56  59
1   9  30  1.9  57  58  60