我有一个如下所示的数据框:
df=pd.DataFrame(columns=["AC_YEAR","Physics"],data=[[2010,8],[2010,9],[2011,7],[2010,3],[2011,4]])
我想把它改成:
df2=pd.DataFrame(columns=[2010,2011],data=[[8,7],[9,4],[3,]])
我尝试过的一些选项(没有运气)是:
df2 = pd.DataFrame(columns=[])
for year in [2010,2011]:
pd.concat([df2,(df[df["AC_YEAR"]==year].iloc[:,1])], axis=1, join="inner", ignore_index=True)
有什么帮助吗？谢谢!
最佳答案
您需要通过 cumcount 创建新的索引值或 apply 和 Series 构造函数，最后由 unstack reshape :
df2 = df.set_index([df.groupby('AC_YEAR').cumcount(), 'AC_YEAR'])['Physics'].unstack()
替代解决方案:
df2 = df.groupby('AC_YEAR')['Physics'].apply(lambda x: pd.Series(x.values)).unstack(0)
print (df2)
AC_YEAR 2010 2011
0 8.0 7.0
1 9.0 4.0
2 3.0 NaN
关于python - 转换数据帧(转置)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50229561/