Question

我有以下数据框，我想转换为一种新格式，该格式根据'approver_type'中的分类值将所有者和批准者分开。这将导致基于“ gid”值的行合并，并在单独的列中包含该组各自的所有者和批准者。

开始数据框：

>>> sourcedf
   gid group_name approver_type approver_name
0    5        foo         owner           joe
1    6        bar      approver          john
2    7        baz         owner          jill
3    7        baz      approver          bill
4    5        foo      approver           bob
5    7        baz      approver         jimmy

所需数据框：

>>> df
    gid group_name owners   approvers
0    5        foo    joe         bob
1    6        bar    NaN        john
2    7        baz   jill  bill,jimmy

用于复制源文件的目录：

{'gid': {0: 5, 1: 6, 2: 7, 3: 7, 4: 5, 5: 7}, 'group_name': {0: 'foo', 1: 'bar', 2: 'baz', 3: 'baz', 4: 'foo', 5: 'baz'}, 'approver_type': {0: 'owner', 1: 'approver', 2: 'owner', 3: 'approver', 4: 'approver', 5: 'approver'}, 'approver_name': {0: 'joe', 1: 'john', 2: 'jill', 3: 'bill', 4: 'bob', 5: 'jimmy'}}

Answer 1

将pivot_table与自定义aggfunc一起使用：join

df.pivot_table(index=['gid','group_name'],columns='approver_type',values='approver_name',aggfunc=','.join)
Out[36]: 
approver_type     approver owner
gid group_name                  
5   foo                bob   joe
6   bar               john  None
7   baz         bill,jimmy  jill

如何在Pandas中合并常见分类列上的行

1 个答案: