Question

我有一个像

这样的数据框

         age sex      values
time                        
2015      10   F    589628.0
2015      10   M    458390.0
2015      11   F    108018.0
2015      11   M    764350.0
 ....
2000      60   M     34676.0
2000      60   F     45488.0

我想创建像

这样的数据框

         age   F           M
time                        
2015      10   589628.0  458390.0    
2015      11   
 ....
2000      60   45488.0   34676.0

将行减少一半并添加一列。我试图用枢轴做这个，但没有用。

df.pivot(columns='sex', values='values')

但是会返回

Index contains duplicate entries, cannot reshape

任何想法如何在不编写繁琐功能的情况下干净地拆分数据框？

干杯，迈克

Answer 1

我无法证实这一点，但它应该是

df.set_index(['age', 'sex'], append=True)['values'].unstack().reset_index('age')

Answer 2

使用pivot_table和reset_index：

In [17]: df
Out[17]: 
      age sex    values
time                   
2015   10   F  589628.0
2015   10   M  458390.0
2015   11   F  108018.0
2015   11   M  764350.0

In [18]: newdf = df.reset_index().pivot_table('values', ['time', 'age'], 'sex').reset_index()

In [19]: newdf.columns.name = None

In [20]: newdf = newdf.set_index(['time'])

In [21]: newdf
Out[21]: 
      age         F         M
time                         
2015   10  589628.0  458390.0
2015   11  108018.0  764350.0

在pandas中拆分堆叠的数据帧

2 个答案: