Question

我在数据框中的每一行都有动态的列数，一条记录可以包含多于1行。前2列是关键列。如果关键列匹配，我必须将每一行数据追加到单个行中，并根据需要创建尽可能多的列。

输入在列c2下方（数据框）c1在列等...

row 1: A 1 c1 c2 c3.. c20
row 2: A 1 c21....c25
row 3. A 1 c26.... c35
row 4: A 2 d1 d2... d21
row 5: A 2 d22....d27

我尝试使用df.groupby（___前2列名称____）。first（）。reset_index（），因为我们使用first（）时它仅返回第一行。在python中有什么功能可以做到吗

需要的输出：（数据框）

row 1: A 1 c1 c2...c35 (each value in 1 column)
row 2: A 2 d1...d27 (each value in 1 column)

Answer 1

将GroupBy.cumcount用于一系列计数器，然后在列表推导中使用DataFrame.set_index，DataFrame.sort_index并最后展平MultiIndex：

print (df)
       a  b    c    d    e    f
row1:  A  1   c1   c2   c3  c20
row2:  A  1  c21  c22  c23  c24
row3.  A  1  c26  c27  c28  c29
row4:  A  2   d1   d2  d21  d22
row5:  A  2  d22  d27  d28  d29

s = df.groupby(['a','b']).cumcount()

df1 = df.set_index(['a', 'b', s]).unstack().sort_index(level=1, axis=1)
df1.columns = [f'{x}{y}' for x, y in df1.columns]
df1 = df1.reset_index()
print (df1)
   a  b  c0  d0   e0   f0   c1   d1   e1   f1   c2   d2   e2   f2
0  A  1  c1  c2   c3  c20  c21  c22  c23  c24  c26  c27  c28  c29
1  A  2  d1  d2  d21  d22  d22  d27  d28  d29  NaN  NaN  NaN  NaN

在熊猫数据框中合并多行并创建新列

1 个答案: