熊猫枢轴表安排没有聚合

时间:2016-07-27 07:22:41

标签: python pandas dataframe pivot

我想在没有聚合的情况下转动pandas数据帧,而不是垂直呈现数据透视索引列,我想水平呈现它。我试过pd.pivot_table,但我没有得到我想要的。

data = {'year': [2011, 2011, 2012, 2013, 2013],
        'A': [10, 21, 20, 10, 39],
        'B': [12, 45, 19, 10, 39]}

df = pd.DataFrame(data)
print df
    A   B  year
0  10  12  2011
1  21  45  2011
2  20  19  2012
3  10  10  2013
4  39  39  2013

但我希望:

year      2011     2012      2013
cols     A    B   A    B    A    B
0       10    12  20   19   10   10
1       21    45  NaN  NaN  39   39

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以先cumcount为新索引创建列,然后stack创建unstack

df['g'] = df.groupby('year')['year'].cumcount()
df1 = df.set_index(['g','year']).stack().unstack([1,2])
print (df1)

year  2011        2012        2013      
         A     B     A     B     A     B
g                                       
0     10.0  12.0  20.0  19.0  10.0  10.0
1     21.0  45.0   NaN   NaN  39.0  39.0

如果需要设置列名称,请使用rename_axispandas 0.18.0中的新内容):

df['g'] = df.groupby('year')['year'].cumcount()
df1 = df.set_index(['g','year'])
        .stack()
        .unstack([1,2])
        .rename_axis(None)
        .rename_axis(('year','cols'), axis=1)
print (df1)
year  2011        2012        2013      
cols     A     B     A     B     A     B
0     10.0  12.0  20.0  19.0  10.0  10.0
1     21.0  45.0   NaN   NaN  39.0  39.0

使用pivot的另一个解决方案,但您需要在swaplevel的列中交换Multiindex的第一级和第二级,然后按sort_index对其进行排序:

df['g'] = df.groupby('year')['year'].cumcount()
df1 = df.pivot(index='g', columns='year')
df1 = df1.swaplevel(0,1, axis=1).sort_index(axis=1)
print (df1)
year  2011        2012        2013      
         A     B     A     B     A     B
g                                       
0     10.0  12.0  20.0  19.0  10.0  10.0
1     21.0  45.0   NaN   NaN  39.0  39.0
print (df1)

year  2011        2012        2013      
         A     B     A     B     A     B
g                                       
0     10.0  12.0  20.0  19.0  10.0  10.0
1     21.0  45.0   NaN   NaN  39.0  39.0

答案 1 :(得分:1)

groupby('year')所以我reset_index可以获得01的索引值。然后做一堆清理。

df.groupby('year')['A', 'B'] \
    .apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)) \
    .unstack(0).swaplevel(0, 1, 1).sort_index(1)

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