Question

我的原始问题已发布here。我的数据框如下：

ID  START   END  SEQ
1   11      12   1
1   14      15   3 
1   13      14   2 
2   10      14   1
3   11      15   1
3   16      17   2

我想将其转换为此DataFrame：

ID  START_1  END_1  SEQ_1  START_2  END_2  SEQ_2 START_3  END_3  SEQ_3
1   11       12     1      13       14     2     14       15     3 
2   10       14     1      NA       NA     NA    NA       NA     NA   
3   11       15     1      16       17     2     NA       NA     NA

pivot_table转换后，我收到了一个DataFrame，标题后面还有一个空白行：

test_2['SEQ1'] = test_2.SEQ
test_2 = test_2.pivot_table(index= ['ID','SEQ1']).unstack()
test_2 = test_2.sort_index(axis=1, level=1)
test_2.columns = ['_'.join((col[0], str(col[1]))) for col in test_2]
test_2

test_2

    START_1  END_1  SEQ_1  START_2  END_2  SEQ_2 START_3  END_3  SEQ_3
ID
1   11       12     1      13       14     2     14       15     3 
2   10       14     1      NA       NA     NA    NA       NA     NA   
3   11       15     1      16       17     2     NA       NA     NA

如何删除这些行并对齐所有标题？我尝试使用test2[:2]以常规方式删除行，但它没有删除空行。

编辑：

这是更真实的数据集提取：

ID  INDEX           START                   END                 SEQ     NUM_PREV     NUM_ACTUAL   NUM_NEXT             TIME   PRE_TIME      LOC_IND
079C    333334.0    2016-06-23 12:45:32 2016-06-23 12:51:05 1   1      23456           25456           29456           30      2               YES
079C    333334.0    2016-06-23 12:47:05 2016-06-23 12:51:05 2   2     29456           39458           39945           20      0               NO

Answer 1

考虑在pivot / unstack操作后重置索引：

from io import StringIO
import pandas as pd

data='''
ID  START   END  SEQ
1   11      12   1
1   14      15   3 
1   13      14   2 
2   10      14   1
3   11      15   1
3   16      17   2
'''

test_2 = pd.read_table(StringIO(data), sep="\\s+")
seq = set(test_2['SEQ'].tolist())

test_2['SEQ1'] = test_2.SEQ
test_2 = test_2.pivot_table(index= ['ID','SEQ1']).unstack()
test_2 = test_2.sort_index(axis=1, level=1)
test_2.columns = ['_'.join((col[0], str(col[1]))) for col in test_2]

test_2 = test_2.reset_index()
#    ID  END_1  SEQ_1  START_1  END_2  SEQ_2  START_2  END_3  SEQ_3  START_3
# 0   1   12.0    1.0     11.0   14.0    2.0     13.0   15.0    3.0     14.0
# 1   2   14.0    1.0     10.0    NaN    NaN      NaN    NaN    NaN      NaN
# 2   3   15.0    1.0     11.0   17.0    2.0     16.0    NaN    NaN      NaN

但是，正如您所看到的那样，它会更改列排序，因此请考虑使用sum()嵌套列表解析来展平它，所有这些都是为了合适的顺序：

seqmax = max(seq)+1
colorder = ['ID'] +  sum([['START_'+str(i),'END_'+str(i),'SEQ_'+str(i)]
                     for i in range(1, seqmax) if i in seq],[])

test_2 = test_2[colorder]

#    ID  START_1  END_1  SEQ_1  START_2  END_2  SEQ_2  START_3  END_3  SEQ_3
# 0   1     11.0   12.0    1.0     13.0   14.0    2.0     14.0   15.0    3.0
# 1   2     10.0   14.0    1.0      NaN    NaN    NaN      NaN    NaN    NaN
# 2   3     11.0   15.0    1.0     16.0   17.0    2.0      NaN    NaN    NaN

pandas DataFrame的转换添加了一个空行

1 个答案: