Question

我目前有一个带有架构的宽行pandas数据帧

idx, user, task_0, task_1, ... , task_n, task_result_0, task_result_1 ..., task_result_n, some_other_attribute_0, some_other_attribute_1, ..., some_other_attribute_n

每个用户都以随机顺序获得n个任务。例如

0, Bob, building-task, writing-task, reading-task, building-result, ...
1, Alice, writing-task, building-task, reading-task, writing-result, ...

每个attribute_n都相互关联。例如，task_0中的信息与task_result_0相关。

我想重新排序数据框以命令任务。所以所有行看起来像：

0, Bob, building-task, writing-task, reading-task, building-result, ...
1, Alice, building-task, writing-task, reading-task, building-result, ...

我完全不知道如何解决这个问题。

Answer 1

在每行内以及任务和结果中排序。

d1 = df.sort_index(1)
d1[['idx', 'user']] \
    .join(d1.filter(regex='task_\d+').apply(sorted, 1)) \
    .join(d1.filter(regex='task_result_\d+').apply(sorted, 1))

   idx   user         task_0        task_1    task_result_0   task_result_1
0    0    Bob  building-task  writing-task  building-result  writing-result
1    1  Alice  building-task  writing-task  building-result  writing-result

额外信用
但是，也许你没有分配相同的任务......
使用pd.value_counts

df.set_index(['idx', 'user']).apply(pd.value_counts, 1)

           building-task  writing-task  building-result  writing-result
idx user                                                               
0   Bob                1             1                1               1
1   Alice              1             1                1               1

在pandas数据帧中重新排序数据

1 个答案: