在Pandas DataFrame中组合行

时间:2016-09-01 09:40:31

标签: python dataframe

我有不同公司的财务业绩指标,每年一排。现在,我希望每个公司的所有指标都在一个特定的年份范围内。

现在我的数据与此类似:

import numpy as np
import pandas as pd


startyear = 2014
endyear = 2015

df = pd.DataFrame(np.array([
['AAPL',  2014,  0.2,  0.4,  1.5],
['AAPL',  2015,  0.3,  0.4,  2.0],
['AAPL',  2016,  0.2,  0.3,  1.5],
['GOGL',  2014,  0.4,  0.5,  0.5],
['GOGL',  2015,  0.6,  0.8,  1.0],
['GOGL',  2016,  0.3,  0.5,  2.0]]), 
columns=['Name',  'Year',  'ROE',  'ROA',  'DE'])

newcolumns = (df.columns + [str(startyear)]).append(df.columns + [str(endyear)])

dfnew=pd.DataFrame(columns=newcolumns)

我想要的是(例如,仅2014年和2015年):

Name  ROE2014 ROA2014 DE2014 ROE2015 ROA2015 DE2015
AAPL  0.2     0.4     1.5    0.3     0.4     2.0
GOOGL 0.4     0.5     0.5    0.6     0.8     1.0

到目前为止,我只设法获得新的列名,但不知怎的,我无法理解如何填充这个新的DataFrame。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

可能更容易创建新的DataFrame,然后调整列名称:

# limit to data you want
dfnew = df[df.Year.isin(['2014', '2015'])]

# set index to 'Name' and pivot 'Year's into the columns 
dfnew = dfnew.set_index(['Name', 'Year']).unstack()

# sort the columns by year
dfnew = dfnew.sortlevel(1, axis=1)

# rename columns
dfnew.columns = ["".join(a) for a in dfnew.columns.values]

# put 'Name' back into columns
dfnew.reset_index()