Question

我有一个这样的数据框：

ID  Distance
100007  0
100007  0
100007  0
100007  0
100007  0
100007  0
100013  39.22
100013  39.21
100013  39.21
100013  39.20
100013  39.19
100013  39.19
100013  39.21
100019  20.28
100019  29.74
100019  29.70
100019  29.73

从上面的数据框中我想得到这个：

ID      d1        d2    d3        d4      d5     d6      d7
100007  0          0    0          0       0      0 
100013  39.22   39.21   39.21   39.20   39.19   39.19   39.21
100019  20.2    29.74   29.70   29.73

如何使用python 3大熊猫获得此信息？请帮助我，谢谢！

Answer 1

res = (df
       .astype(str)
       .groupby("ID")
       .Distance.agg(",".join)
       .str.split(",",expand=True)
      )


res.columns = [ent+1 for ent in res.columns]
res.add_prefix("d")

         d1     d2      d3      d4      d5      d6      d7
ID                          
100007  0.0     0.0     0.0     0.0     0.0     0.0     None
100013  39.22   39.21   39.21   39.2    39.19   39.19   39.21
100019  20.28   29.74   29.7    29.73   None    None    None

Answer 2

country_region

打印：

g = df.groupby('ID')['Distance'].agg(list).to_list()
df2 = pd.DataFrame(g, columns=['d{}'.format(i) for i in range(1, len(max(g, key=len))+1)])
print(pd.concat([pd.Series(df['ID'].unique()), df2], axis=1).rename(columns={0:'ID'}))

有什么办法可以在python pandas中获取以下数据框？

2 个答案: