Question

我有以下格式的数据框df：

df =
MONTH   WEEKDAY   EVAL
1       0         1
1       0         0
1       0         0
1       1         1
1       1         0
2       0         0
2       0         0
2       1         1

我按如下方式对数据进行分组：

result = df.groupby(['MONTH','WEEKDAY','EVAL']).size().reset_index()
result

输出结果的方式与我想要的结果不同：

MONTH  WEEKDAY  EVAL  0
1      0        0     400
1      0        1     20
1      1        0     300 
1      1        1     20
2      0        0     200
2      0        1     35
2      1        0     450
2      1        1     26

我想将result的格式更改为此格式：

WEEKDAY   EVAL_0   EVAL_1
0         400      20
0         200      35
1         300      20
1         450      26

我该怎么做？

Answer 1

我认为您需要通过unstack重新塑造，然后需要进行一些数据清理：

Second

带有重复项的示例：

df = df.set_index(['MONTH','WEEKDAY','EVAL'])['0'].unstack()

#if get ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
#if duplicates and necessary aggregate data with mean, sum...
#df = df.groupby(['MONTH','WEEKDAY','EVAL'])['0'].mean().unstack()
#df = df.pivot_table(index=['MONTH','WEEKDAY'], columns='EVAL', values='0', aggfunc='mean')

print (df)
EVAL             0   1
MONTH WEEKDAY         
1     0        400  20
      1        300  20
2     0        200  35
      1        450  26

df = df.sort_index(level=[1,0])
       .reset_index(level=0, drop=True)
       .add_prefix('EVAL_')
       .reset_index()
       .rename_axis(None, axis=1)
print (df)
   WEEKDAY  EVAL_0  EVAL_1
0        0     400      20
1        0     200      35
2        1     300      20
3        1     450      26

如何更改数据框的格式？

1 个答案: