重塑熊猫数据框架

Question

我有一个像这样的Pandas数据框，其中的列如下：

1. userid顾名思义
2. name是每个api事件
3. count是事件的频率

  



所以，我想要一个如下所示的数据框：

userid    api_event_1          api_event_2          ....   api_event_n
17        count_of_apievent1   count_of_apievent2   ....   count_of_apieventn
2345      count_of_apievent1   count_of_apievent2   ....   count_of_apieventn
 .              .                   .                  .        .
 .              .                   .                  .        .

Answer 1

怎么样？

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name')

其中df是你的熊猫数据帧 （如果某些值不存在，将插入Nan。例如，如果用户X的事件A没有计数）

要填写0而不是用户没有api事件的NaN，您可以这样做：

df.pivot(index='userid', columns='name', values='count_of_name').fillna(0)

Answer 2

使用DataFrame的transpose方法：

print(df.transpose())

或者只是：

print(df.T)