我正在尝试折叠 pandas 中多行的数据框。
假设数据框看起来像这样
ID Key Value Object
1001 K 1 4
1001 C 2 7
1001 D 3 9
2001 K 1 19
2001 C 2 10
现在我想将数据框折叠成以下内容:
ID Value_K Value_C Value_D Object_K Object_C Object_D
1001 1 2 3 4 7 9
2001 1 2 NA 19 10 NA
有好心人能帮帮我吗?我已尝试使用 pivot()
、pivot_table()
、collapse()
和 melt()
但没有取得任何成果。
最佳答案
您可以使用groupby
和unstack
df = pd.DataFrame({'ID': [1001,1001,1001,2001,2001], 'Key': ['K', 'C', 'D', 'K', 'C'], 'Value': [1,2,3,1,2],
'Object': [4,7,9,19,10]})
df = df.groupby(['ID', 'Key']).sum().unstack()
df.columns = df.columns.map('{0[0]}-{0[1]}'.format)
df = df.reset_index()
print(df)
ID Value-C Value-D Value-K Object-C Object-D Object-K
0 1001 2.0 3.0 1.0 7.0 9.0 4.0
1 2001 2.0 NaN 1.0 10.0 NaN 19.0
关于python - 如何将 Pandas 中的行折叠为列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55196725/