将Pandas多索引数据框重塑为多列

时间:2019-02-06 17:47:03

标签: python pandas multiple-columns multi-index

我已经尝试了两天来重塑给定的熊猫数据框。我想将多索引数据框转换为多列形式,但是使用pd.stack(),pd.unstack(),pd.melt(),...

导致失败

我有一个通用的多索引数据框,给出为:

import pandas

df = pandas.DataFrame({'Scenario' : ['Scen1', 'Scen1', 'Scen1', 'Scen1', 
                                     'Scen1', 'Scen1', 'Scen2','Scen2',
                                     'Scen2', 'Scen2','Scen2','Scen2'],
                                     'Tech' : ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z', 
                                               'x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z'],
                                     'Year' : ['2010', '2010', '2010', 
                                               '2015', '2015', '2015',
                                               '2010', '2010', '2010', 
                                               '2015', '2015', '2015'],
                                     'Sum' : ['1', '2', '3', '4', 
                                              '5', '6', '7', '8', 
                                              '9', '10', '11', '12']})

df.set_index(['Scenario', 'Tech'], inplace=True)
print(df)

                   Sum  Year                                                                                                 
Scenario Tech                                                                                                           
Scen1    x      1  2010                                                                                                 
         y      2  2010                                                                                                 
         z      3  2010                                                                                                 
         x      4  2015                                                                                                 
         y      5  2015                                                                                                 
         z      6  2015                                                                                                 
Scen2    x      7  2010                                                                                                 
         y      8  2010                                                                                                 
         z      9  2010                                                                                                 
         x     10  2015                                                                                                 
         y     11  2015                                                                                                 
         z     12  2015   

但是,我想将其转换为以下形式:

              2010         2015         
    Tech   Scen1 Scen2  Scen1 Scen2  
       x    ...   ...    ...   ... 
       y    ...   ...    ...   ...
       z    ...   ...    ...   ...

我将pandas版本0.23.4用于Windows 64位的python 3.7并非常感谢任何可以帮助我解决问题的技巧和可能的解决方案。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

关于融化和以SO为中心有许多好的答案。在示例df中,sum列为字符串类型。将其转换为int并使用ivot_table。 ivot和pivot_table之间的主要区别在于,当索引包含重复的条目时,您需要将pivot_table与某些聚合函数一起使用。如果您不传递任何功能,则默认值为均值。

1 * digit1 * digit2

注意:使用groupby可以完成相同的操作。由于您需要两个级别的列,因此需要将其拆栈两次。

df['Sum'] = df['Sum'].astype(int)
df.pivot_table(index = 'Tech', columns = ['Year', 'Scenario'], values = 'Sum')



Year        2010            2015
Scenario    Scen1   Scen2   Scen1   Scen2
Tech                
x           1       7       4       10
y           2       8       5       11
z           3       9       6       12