Question

我想转换Python Pandas DataFrame df，如：

      x  y  result
id                
1  -0.8 -1    0.64
2  -0.8  0   -0.36
3  -0.4 -1    0.16
4  -0.4  0   -0.84
5   0.0 -1    0.00
6   0.0  0   -1.00
7   0.4 -1    0.16
8   0.4  0   -0.84
9   0.8 -1    0.64
10  0.8  0   -0.36

到这样的DataFrame：

        -1     0
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0     0 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

我知道如何获得唯一的x值：

df["x"].unique()

和唯一的y值：

df["y"].unique()

但我不知道如何在DataFrame中“分发”result列值。

我更喜欢矢量化解决方案以避免循环。

Answer 1

这是 pivot 操作，您可以使用.pivot_table：

>>> df.pivot_table(values='result', index='x', columns='y')
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.pivot：

>>> df.pivot(index='x', columns='y')['result']
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.groupby后跟.unstack：

>>> df.groupby(['x', 'y'])['result'].aggregate('first').unstack()
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

将3列（x，y，结果）Python Pandas DataFrame转换为结果值的DataFrame，其中x（唯一）为行，y（唯一）为列

1 个答案: