Question

我目前正在使用现有数据框制作新的数据框架。

假设我们的数据框如下所示

tt2 = pd.DataFrame(columns=['test','class'])

test = [1,2,3,4,1,2,3,4,4]
test_class = ['a','b','c','d','b','c','a','d','a']

tt2['test'] = test
tt2['class'] = test_class


    test class
0     1     a
1     2     b
2     3     c
3     4     d
4     1     b
5     2     c
6     3     a
7     4     d
8     4     a

然后，我想将此结构转换为

test class1 class2 class3
 1     a       b
 2     b       c
 3     c       a
 4     d       d      a

因此，我们根据唯一键值的最大元素数生成新列。这里＆＃34; 4＆＃34;有3个类，所以我们制作3个新索引

之后填写堆栈等数字。

我尝试过使用groupby方法。但仍然没有弄清楚如何正确转型。

Answer 1

这对你有用吗？

使用groupby，使用apply，然后是系列字符串方法，使用展开设置：

tt2 = pd.DataFrame(columns=['test','class'])

test = [1,2,3,4,1,2,3,4,4]
test_class = ['a','b','c','d','b','c','a','d','a']

tt2['test'] = test
tt2['class'] = test_class

result_df. = tt2.groupby('test').apply(lambda x: "-".join(x['class'])).str.split('-', expand=True)
result_df.columns = ['class' + str(int(col)+1) for col in result_df.columns]
print result_df

给出了

     class1 class2 class3
test                     
1         a      b   None
2         b      c   None
3         c      a   None
4         d      d      a

将pandas数据帧转换为新格式的有效方法

1 个答案: