Question

我是熊猫的新手，

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame([[1, 'name', 'peter'], [1, 'age', 23], [1, 'height', '185cm']], columns=['id', 'column','value'])

    id  column  value
0   1   name    peter
1   1   age     23
2   1   height  185cm

我需要为每个ID创建一行。像这样：

   id  name   age  height
0  1   peter  23   185cm

非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

您可以将pivot_table与汇总join：

一起使用

df = pd.DataFrame([[1, 'name', 'peter'], 
                   [1, 'age', 23], 
                   [1, 'height', '185cm'],
                   [1, 'age', 25]], columns=['id', 'column','value'])
print (df)
   id  column  value
0   1    name  peter
1   1     age     23
2   1  height  185cm
3   1     age     25

df1 = df.astype(str).pivot_table(index="id",columns="column",values="value",aggfunc=','.join)
print (df1)
    column    age height   name
id                         
1       23,25  185cm  peter

groupby + apply加入和unstack的另一种解决方案：

df1 = df.astype(str).groupby(["id","column"])["value"].apply(','.join).unstack(fill_value=0)
print (df1)
column    age height   name
id                         
1       23,25  185cm  peter

Answer 2

假设您的数据框为＆＃34; df＆＃34;，以下行有助于：

df.pivot（指数=＆＃34受试者＃34;，柱=＆＃34;谓词＆＃34;，值=＆＃34;对象＆＃34）

Pandas：根据ID将列转换为行

2 个答案: