Question

我有一个如下所示的pandas数据框：

df = pd.DataFrame([['joe', 21, 'M'], 
                   ['jane', 22, 'F'], 
                   ['Alice', 34, 'F']], 
                  columns=['name', 'age', 'sex'])

看起来像这样：

    name  age sex
0    joe   21   M
1   jane   22   F
2  Alice   34   F

这个数据帧显然是一个3x3矩阵，我想最终得到一个如下所示的1x9矩阵：

  name_1  age_1 sex_1 name_2  age_2 sex_2 name_3  age_3 sex_3
0    joe     21     M   jane     22     F  Alice     34     F

我无法使用'pivot'，因为我没有一列用作列，另一列用作值。我只是想移动所有的行，以便它们并排，我似乎无法用pythonic的方式围绕如何做到这一点。我是否需要遍历行，将行追加到列表中，将列表转换为数据帧，然后重命名列？

Answer 1

选项1
有点简单的版本

d = df.unstack()
d.index = d.index.map('{0[0]}_{0[1]}'.format)
d.to_frame().T

  name_0 name_1 name_2 age_0 age_1 age_2 sex_0 sex_1 sex_2
0    joe   jane  Alice    21    22    34     M     F     F

选项2
事情复杂但可能更快

from numpy.core.defchararray import add

cols = np.tile(df.columns.values, df.shape[0]).astype(str)
rows = np.arange(1, df.shape[0] + 1).repeat(df.shape[1]).astype(str)
vals = df.values.reshape(1, -1)
pd.DataFrame(vals, columns=add(cols, add('_', rows)))

  name_1 age_1 sex_1 name_2 age_2 sex_2 name_3 age_3 sex_3
0    joe    21     M   jane    22     F  Alice    34     F

Answer 2

尝试这个，我打破了步骤。

df=df.reset_index()
df=pd.melt(df,'index')
df['index']=df['index']+1

df.variable=df.variable+'_'+df['index'].astype(str)
df.sort_values('index').drop('index',1).set_index('variable',drop=True).T


Out[2375]: 
variable name_1 age_1 sex_1 name_2 age_2 sex_2 name_3 age_3 sex_3
value       joe    21     M   jane    22     F  Alice    34     F

将pandas数据框从长到宽转换为没有pd.pivot

2 个答案: