Question

我有一个包含两行的数据框。这两个行的“ ID”列中的值都相同。如何创建一个新的数据框，并将两行中的所有值都放入一行，但放在单独的列中？

例如，如果在输入数据框中，两行中都有一个名为“ Amount”的列，则新数据框应包含一行，其中两个不同的列分别为Amount_1和Amount_2。

groupby不起作用，因为我不希望所有信息都在同一列中。

我无法合并，因为这不是来自两个不同的数据帧。

转弯：

+------+--------+----------+---------+
| ID   | Amount |Name      |State    |
|------|--------|----------+---------+
| 1    | 16     |A         |CA       |
| 2    | 32     |B         |GA       |
| 2    | 64     |C         |NY       |
+------+--------+----------+---------+

进入：

+------+----------+----------+-------+--------+---------+--------+
| ID   | Amount_1 | Amount_2 |Name_1 | Name_2 | State_1 | State_2|
|------|----------|----------|-------+--------+---------+--------+
| 1    | 16       |          |A      |        | CA      |        |
| 2    | 32       | 64       |B      |C       | GA      | NY     |
+------+----------+----------+-------+--------+---------+--------+

Answer 1

使用cumcount添加一列，其中将包含新DataFrame的列名。之后，使用pivot：

df['amountnr'] = 'Amount_' + df.groupby('ID').cumcount().add(1).astype(str)
df.pivot(index='ID', columns= 'amountnr', values='Amount')
#amountnr  Amount_1  Amount_2
#ID                          
#1             16.0       NaN
#2             32.0      64.0

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有了新的规范，我觉得您应该使用MultiIndex，就像这样：

df['cumcount'] = df.groupby('ID').cumcount().add(1)
df.set_index(['ID', 'cumcount']).unstack()
#         Amount       Name      State     
#cumcount      1     2    1    2     1    2
#ID                                        
#1          16.0   NaN    A  NaN    CA  NaN
#2          32.0  64.0    B    C    GA   NY

如果您坚持要求，以后可以随时加入MultiIndex的列：

df2.columns = ['_'.join([coltype, str(count)]) for coltype, count in df2.columns.values]

如何合并同一数据框中的两行

1 个答案:

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