Question

我有一个形式为

的pandas dataframe / csv

date        Country   Type     Val
2013-01-01  USA        x        23
2013-01-01  USA        y        13
2013-01-01  MX         x        11
2013-01-01  MX         y        14  
2013-01-02  USA        x        20
2013-01-02  USA        y        19
2013-01-02  MX         x        14
2013-01-02  MX         y        16

我想将其转换为表格

date       Country     x   y 
2013-01-01  USA        23  13
2013-01-01  MX         11  14
2013-01-02  USA        20  19
2013-01-02  MX         14  16

一般情况下，我正在寻找一种使用单列唯一值转换表的方法。

我查看了pivot和groupby，但没有得到确切的表格。

提示：这可能由pivot解决，但我还没有能够获得表格

Answer 1

可能不是最优雅的方式，但使用unstack：

>>> df
         date Country Type  Val
0  2013-01-01     USA    x   23
1  2013-01-01     USA    y   13
2  2013-01-01      MX    x   11
3  2013-01-01      MX    y   14
4  2013-01-02     USA    x   20
5  2013-01-02     USA    y   19
6  2013-01-02      MX    x   14
7  2013-01-02      MX    y   16

>>> df.set_index(['date', 'Country', 'Type']).unstack('Type').reset_index()
            date Country  Val
Type                        x   y
0     2013-01-01      MX   11  14
1     2013-01-01     USA   23  13
2     2013-01-02      MX   14  16
3     2013-01-02     USA   20  19

更一般地说，删除结果中的奇怪分层列：

>>> cols = [c for c in df.columns if c not in {'Type', 'Val'}]
>>> df2 = df.set_index(cols + ['Type']).unstack('Type')
>>> df2
                    Val
Type                  x   y
date       Country
2013-01-01 MX        11  14
           USA       23  13
2013-01-02 MX        14  16
           USA       20  19
>>> df2.columns = df2.columns.levels[1]
>>> df2.columns.name = None
>>> df2
                     x   y
date       Country
2013-01-01 MX       11  14
           USA      23  13
2013-01-02 MX       14  16
           USA      20  19
>>> df2.reset_index()
         date Country   x   y
0  2013-01-01      MX  11  14
1  2013-01-01     USA  23  13
2  2013-01-02      MX  14  16
3  2013-01-02     USA  20  19

Answer 2

在找到Dougal的答案之前，我已经根据同样的问题制定了自己的基于枢轴的解决方案，以为我会发布它给后人，因为我发现它更具可读性：

>>> pd.__version__
'0.15.0'
>>> df
         date Country Type  Val
0  2013-01-01     USA    x   23
1  2013-01-01     USA    y   13
2  2013-01-01      MX    x   11
3  2013-01-01      MX    y   14
4  2013-01-02     USA    x   20
5  2013-01-02     USA    y   19
6  2013-01-02      MX    x   14
7  2013-01-02      MX    y   16
>>> pt=df.pivot_table(values='Val',
...                   columns='Type',
...                   index=['date','Country'],
...                   )
>>> pt
Type                 x   y
date       Country        
2013-01-01 MX       11  14
           USA      23  13
2013-01-02 MX       14  16
           USA      20  19

然后继续进行Dougal的清理：

>>> pt.columns.name=None
>>> pt.reset_index()
         date Country   x   y
0  2013-01-01      MX  11  14
1  2013-01-01     USA  23  13
2  2013-01-02      MX  14  16
3  2013-01-02     USA  20  19

请注意DataFrame.to_csv()会产生您要求的输出：

>>> print(pt.to_csv())
date,Country,x,y
2013-01-01,MX,11,14
2013-01-01,USA,23,13
2013-01-02,MX,14,16
2013-01-02,USA,20,19

Answer 3

让我们将原始数据框存储在df中然后至少在版本0.18.1中你可以这样做：

df.pivot_table(values="Val", index=['date', 'Country'], columns='Type')

给出了正确答案：

Type                 x   y
date       Country
2013-01-01 MX       11  14
           USA      23  13
2013-01-02 MX       14  16
           USA      20  19

Pandas DataFrame：使用列的唯一值转换帧

3 个答案: