Question

我试图重塑数据框，但我无法获得所需的结果。数据框如下所示：

    m   r   s   p   O       W       N         
    1   4   3   1   2.81    3.70    3.03  
    1   4   4   1   2.14    2.82    2.31  
    1   4   5   1   1.47    1.94    1.59  
    1   4   3   2   0.58    0.78    0.60  
    1   4   4   2   0.67    0.00    0.00
    1   4   5   2   1.03    2.45    1.68
    1   4   3   3   1.98    1.34    1.81
    1   4   4   3   0.00    0.04    0.15
    1   4   5   3   0.01    0.00    0.26

我需要重新整形数据框，所以它看起来像这样：

    m   r   s   p   O       W       N      p    O       W       N     p  O      W       N
    1   4   3   1   2.81    3.70    3.03   2    0.58    0.78    0.60  3  1.98   1.34    1.81
    1   4   4   1   2.14    2.82    2.31   2    0.67    0.00    0.00  3 0.00    0.04    0.15
    1   4   5   1   1.47    1.94    1.59   2    1.03    2.45    1.68  3 0.01    0.00    0.26

我尝试使用pivot_table函数

df.pivot_table(index=['m','r','s'], columns=['p'], values=['O','W','N'])

但是我无法得到我想要的东西。有谁知道怎么做？

Answer 1

如果有人认为自己对熊猫非常方便，那么pivot_table和melt功能会让我感到困惑。我更喜欢使用定义明确且唯一的索引，并使用数据框本身的stack和unstack方法。

首先，我会问你是否真的需要像这样重复p柱？我可以在呈现数据时看到它的价值，但是IMO熊猫并没有真正像这样工作。我们可以把它塞进去，但是让我们看看一个更简单的解决方案是否能满足你的需求。

这就是我要做的事情：

from io import StringIO
import pandas

datatable = StringIO("""\
    m   r   s   p   O       W       N         
    1   4   3   1   2.81    3.70    3.03  
    1   4   4   1   2.14    2.82    2.31  
    1   4   5   1   1.47    1.94    1.59  
    1   4   3   2   0.58    0.78    0.60  
    1   4   4   2   0.67    0.00    0.00
    1   4   5   2   1.03    2.45    1.68
    1   4   3   3   1.98    1.34    1.81
    1   4   4   3   0.00    0.04    0.15
    1   4   5   3   0.01    0.00    0.26""")

df = (
    pandas.read_table(datatable, sep='\s+')
          .set_index(['m', 'r', 's', 'p'])
          .unstack(level='p')
)

df.columns = df.columns.swaplevel(0, 1)
df.sort(axis=1, inplace=True)

print(df)

打印哪些：

p         1                 2                 3            
          O     W     N     O     W     N     O     W     N
m r s                                                      
1 4 3  2.81  3.70  3.03  0.58  0.78  0.60  1.98  1.34  1.81
    4  2.14  2.82  2.31  0.67  0.00  0.00  0.00  0.04  0.15
    5  1.47  1.94  1.59  1.03  2.45  1.68  0.01  0.00  0.26

现在，这些列是一个MultiIndex，您可以访问p = 2 df[2]或df.xs(2, level='p', axis=1)的所有值，这样我就可以了：

          O     W     N
m r s                  
1 4 3  0.58  0.78  0.60
    4  0.67  0.00  0.00
    5  1.03  2.45  1.68

同样，您可以使用W获取所有df.xs('W', level=1, axis=1)列（我们说level=1）因为该列级没有名称，所以我们改用它的位置）

p         1     2     3
m r s                  
1 4 3  3.70  0.78  1.34
    4  2.82  0.00  0.04
    5  1.94  2.45  0.00

您可以使用axis=0

类似地查询列

如果确实需要列中的p值，只需手动添加它并重新索引列：

for p in df.columns.get_level_values('p').unique():
    df[p, 'p'] = p

cols = pandas.MultiIndex.from_product([[1,2,3], list('pOWN')])
df = df.reindex(columns=cols)
print(df)

       1                    2                    3                  
       p     O     W     N  p     O     W     N  p     O     W     N
m r s                                                               
1 4 3  1  2.81  3.70  3.03  2  0.58  0.78  0.60  3  1.98  1.34  1.81
    4  1  2.14  2.82  2.31  2  0.67  0.00  0.00  3  0.00  0.04  0.15
    5  1  1.47  1.94  1.59  2  1.03  2.45  1.68  3  0.01  0.00  0.26

Answer 2

    b = open('ss2.csv', 'w')
    a = csv.writer(b)
    sk = ''
    with open ('df_col2.csv', 'r') as ann:
        for col in ann:
            an = col.lower().strip('\n').split(',')
            suk += an[0] + ','
    sk = sk[:-2]
    a.writerow([sk])

转置多列Pandas数据帧

2 个答案: