Question

我有一个Pandas数据帧：

     Date     Type     Section      Status   
--------------------------------------------
0     1-Apr    Type1       A         Present
1     1-Apr    Type2       A         Absent
2     1-Apr    Type2       A         Present
3     1-Apr    Type1       B         Absent
4     2-Apr    Type1       A         Present
5     2-Apr    Type2       C         Present
6     2-Apr    Type2       C         Present

我想把DF分成不同的格式：

     Date     Type     A_Pre  A_Abs   B_Pre   B_Abs    C_Pre   C_Abs   
------------------------------------------------------------------------------
0     1-Apr    Type1       1    0       0       1        0        0 
1              Type2       1    1       0       0        0        0
2     2-Apr    Type1       1    0       0       0        0        0         
3              Type2       0    0       0       0        1        1

我想从原始表中获取聚合报告，其中条目按日期和类型分组，然后分成各种类型。经过2天的尝试，我不知道如何处理这种方法。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

首先，我会创建您希望聚合填充零和一的列，然后使用groupby并对值进行简单求和...

我没有尝试过这个，但我认为以下内容应该有效：

Present = ['A_Pre',  'B_Pre',  'C_Pre' ]
Absent = ['A_Abs',  'B_Abs',  'C_Abs' ]

for string in Present:
    DF[string] = pd.Series([1 if stat == 'Present' and sect == string[0] else 0 
                            for stat, sect in zip(DF['Status'], DF['Section'])], 
                            index = DF.index)
for string in Absent:
    DF[string] = pd.Series([1 if stat == 'Absent' and sect == string[0] else 0 
                            for stat, sect in zip(DF['Status'], DF['Section'])], 
                            index = DF.index)

DF.groupby(['Date', 'type']).agg(sum)

Pandas Dataframe上的Groupby和聚合操作

1 个答案: