我在 pandas 中有下表
user_id idaggregate_info num_events num_lark_convo_events num_meals_logged num_breakfasts num_lunches num_dinners num_snacks total_activity sleep_duration num_activity_events num_weights num_notifs idusermission completed mission_delta
0 0 406 94 20 7 2 2 2 1 4456 47738 72 0 18 1426 0 NaT
1 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 7 days 10:04:28
2 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 NaT
3 2 2088 356 32 15 6 6 1 2 41598 184113 314 1 21 967 1 8 days 00:03:05
4 2 2088 356 32 15 6 6 1 2 41598 184113 314 1 21 967 1 NaT
某些 user_id 具有多个相同的行，除了 Mission_delta 值不同之外。如何将其转换为每个 id 的一行，其中包含名为“mission_delta_1”、“mission_delta_2”的列(它们的数量有所不同，每个 user_id 可能为 1 个，每个 user_id 可能为 5 个，因此命名必须是迭代的_等，因此输出将是:
user_id idaggregate_info num_events num_lark_convo_events num_meals_logged num_breakfasts num_lunches num_dinners num_snacks total_activity sleep_duration num_activity_events num_weights num_notifs idusermission completed mission_delta_1 mission_delta_2
0 0 406 94 20 7 2 2 2 1 4456 47738 72 0 18 1426 0 NaT
1 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 7 days 10:04:28 NaT
2 2 2088 356 32 15 6 6 1 2 41598 184113 314 1 21 967 1 8 days 00:03:05 NaT
Not a duplicate 由于这些地址会分解所有列，因此只有一列需要拆栈。重复链接中提供的解决方案失败:
df.groupby(level=0).apply(lambda x: pd.Series(x.values.flatten()))
生成与原始文件相同的 df，但具有不同的标签
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
0 0 406 94 20 7 2 2 2 1 4456 47738 72 0 18 1426 0 NaT
1 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 7 days 10:04:28
2 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 NaT
3 2 2088 356 32 15 6 6 1 2 41598 184113 314 1 21 967 1 8 days 00:03:05
下一个选项:
result2.groupby(level=0).apply(lambda x: pd.Series(x.stack().values))
产生:
0 0 0
1 406
2 94
3 20
4 7
和
df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.values.ravel()).apply(pd.Series)
生成原始数据框:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
0 0 406 94 20 7 2 2 2 1 4456 47738 72 0 18 1426 0 NaT
1 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 7 days 10:04:28
2 1 1247 121 48 26 8 7 2 9 48695 37560 53 14 48 1379 1 NaT
3 2 2088 356 32 15 6 6 1 2 41598 184113 314 1 21 967 1 8 days 00:03:05
本质上，我想转一个df:
id mission_delta
0 NaT
1 1 day
1 2 days
1 1 day
2 5 days
2 NaT
进入
id mission_delta1 mission_delta_2 mission_delta_3
0 NaT NaT NaT
1 1 day 2 days 1 day
2 5 days NaT NaT
最佳答案
你可以尝试这个；
grp = df.groupby('id')
df_res = grp['mission_delta'].apply(lambda x: pd.Series(x.values)).unstack().fillna('NaT')
df_res = df_res.rename(columns={i: 'mission_delta_{}'.format(i + 1) for i in range(len(df_res))})
print(df_res)
mission_delta_1 mission_delta_2 mission_delta_3
id
0 NaT NaT NaT
1 1 day 2 days 1 day
2 5 days NaT NaT
关于python - Pandas 数据 reshape ，根据关联将具有相同索引但不同值的多行转换为多列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53736898/