Question

目标：

我想转换以下架构：

group, id, name
A, 12345, "eeny"
A, 23456, "meeny"
A, 34567, "miney mo"
B, 99999, "foo"
B, 88888, "bar"
B, 77777, "foobar"

成：

group, id1, name1, id2, name2, id3, name3
A, 12345, "eeny", 23456, "meeny", 34567, "miney mo"
B, 99999, "foo", 88888, "bar", 77777, "foobar"

在Python的上下文中，我假设可以使用Pandas groupby（）和/或unstack（）来完成，但我遇到的大多数文档都与数值计算有关而不是字符串。

非常感谢任何帮助。谢谢！

Answer 1

这是一种方式。在每个组中添加一个表示计数的列。

df['group_num'] = df.groupby('group')['id'].transform(lambda x: range(1, len(x)+1))

然后，使用pivot函数重塑数据。

In [37]: df.pivot(index='group', columns='group_num')
Out[37]: 
              id                name                 
group_num      1      2      3     1      2         3
group                                                
A          12345  23456  34567  eeny  meeny  miney mo
B          99999  88888  77777   foo    bar    foobar

这会将列设置为MultiIndex。当您在所需的输出中显示时，您可以将其展平：

In [41]: df = df.pivot(index='group', columns='group_num')    

In [42]: df.columns = [''.join([lvl1, str(lvl2)]) for lvl1, lvl2 in df.columns]

In [43]: df
Out[43]: 
         id1    id2    id3 name1  name2     name3
group                                            
A      12345  23456  34567  eeny  meeny  miney mo
B      99999  88888  77777   foo    bar    foobar

展平并展开csv文件？

1 个答案: