Question

如何将pandas.pivot_table应用于数据帧：

df = pd.DataFrame(
[
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 897, 'colname': 'col1', 'colvalue': 'sfjdka'},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 897, 'colname': 'col2', 'colvalue': 25},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 159, 'colname': 'col1', 'colvalue': 'laksjd'},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 159, 'colname': 'col2', 'colvalue': 26}
]

）

获取多索引结果（由o1_pkid和o2_pkid索引），其中列来自 colname ，值来自 colvalue ？我希望得到一个类似的结果：

colname                 col1          col2
o1_pkid      o2_pkid 
645          897      'sfjdka'      25
             159      'laksjd'      26

Answer 1

使用set_index + unstack：

df = df.set_index(['o1_pkid', 'o2_pkid', 'colname'])['colvalue'].unstack()

print (df)
colname            col1 col2
o1_pkid o2_pkid             
645     159      laksjd   26
        897      sfjdka   25

但如果得到错误：

ValueError：索引包含重复的条目，无法重塑

需要：

pivot_table包含一些汇总函数，例如sum：

df = pd.DataFrame(
[
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 897, 'colname': 'col1', 'colvalue': 'sfjdka'},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 897, 'colname': 'col2', 'colvalue': 25},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 159, 'colname': 'col1', 'colvalue': 'laksjd'},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 159, 'colname': 'col2', 'colvalue': 10},
    {'o1_pkid': 645, 'o2_pkid': 159, 'colname': 'col2', 'colvalue': 26}
])


df = df.pivot_table(index=['o1_pkid', 'o2_pkid'], 
                        columns='colname', 
                        values='colvalue', 
                        aggfunc='sum')
print (df)
colname            col1 col2
o1_pkid o2_pkid             
645     159      laksjd   36
        897      sfjdka   25

或groupby + aggregate function + unstack：

df = df.groupby(['o1_pkid', 'o2_pkid', 'colname'])['colvalue'].sum().unstack()

print (df)
colname            col1 col2
o1_pkid o2_pkid             
645     159      laksjd   36
        897      sfjdka   25

多索引数据框

1 个答案: