Question

我有这样的东西：

Values     Time
  22        0
  45        1
  65        2
  78        0
  12        1
  45        2

我想要这个：

Time    0    1    2 
Val1    22   45   65
Val2    78   12   45

我该怎么办？

Answer 1

这是pivot用cumcount创建索引

df['idx'] = 'Val' + (df.groupby('Time').cumcount()+1).astype(str)
df.pivot(index='idx', columns='Time', values='Values').rename_axis(None)

输出：

Time   0   1   2
Val1  22  45  65
Val2  78  12  45

Answer 2

您需要转置数组/矩阵。

使用

list(map(list, zip(*l)))

列表是您的列表

Answer 3

如果您的时间增量是恒定的，有序的并且没有缺失值：

DELTA = 3
new_values = [df['Values'].iloc[i*DELTA:i*DELTA+DELTA].values.transpose() for i in range(int(len(df)/DELTA))]
df_new = pd.DataFrame(new_values , index=['Val'+str(i+1) for i in range(len(new_values ))])

print(df_new)
         0   1   2
Val1    22  45  65
Val2    78  12  45

这不是一个很好的解决方案，但也许有帮助。：-）

如何在Pandas中将列转换为行？

3 个答案: