python - 如何聚合 DataFrame 的值(并快速输出 numpy 数组)？

Question

给定 pandas 中的以下 DataFrame:

user    item     rating
1       3        2
1       4        5
2       1        5
3       5        1
3       1        3
4       4        4
4       1        1
....

我想将其传输到 numpy 数组，其中用户列作为 y 轴，项目列作为 x 轴，如下所示:

    1   2   3    4    5 
1   nan nan 2    5    nan
2   5   nan nan  nan  nan
3   3   nan nan  nan  1
4   1   nan nan  4    nan

如何使用apply函数快速完成此操作？

Answer 1

您需要一个数据透视表:

>>> df.pivot_table(index='user', columns='item', values='rating')
       1   3   4   5
user                
1    NaN   2   5 NaN
2      5 NaN NaN NaN
3      3 NaN NaN   1
4      1 NaN   4 NaN

请注意，完全存在 NaN 列；如果需要，您可以重新索引以包含它们:

>>> df.pivot_table(index='user', columns='item', values='rating')
      .reindex_axis([1, 2, 3, 4, 5], axis=1)

item   1   2   3   4   5
user                    
1    NaN NaN   2   5 NaN
2      5 NaN NaN NaN NaN
3      3 NaN NaN NaN   1
4      1 NaN NaN   4 NaN

要将这些值放入 NumPy 数组中，请访问 .values 属性:

_.values # _ is the last returned value in the repr