我有一个似乎很简单的问题,我无法找到解决方案。即,我有一个表,其中第一列包含所有可用应用程序的列表,而其他列代表用户及其所拥有的应用程序的列表:
我正在尝试将表转换为pandas DataFrame并在第一列上对齐匹配的值。所需的输出应如下所示:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('U:/Desktop/appdata.xlsx')
df.head(10)
Out[21]:
Applications User 1 User 2 User 3 User 4 User 5
0 App1 App1 App2 App1 App1 App2
1 App2 App3 App3 App2 App3 App3
2 App3 App10 App4 App7 App4 App4
3 App4 NaN App5 App8 App5 App5
4 App5 NaN NaN App10 App6 App6
5 App6 NaN NaN NaN NaN App7
6 App7 NaN NaN NaN NaN App8
7 App8 NaN NaN NaN NaN App9
8 App9 NaN NaN NaN NaN NaN
9 App10 NaN NaN NaN NaN NaN
df[df.apply(lambda x: x['Applications'] == x, axis=1)]
Out[22]:
Applications User 1 User 2 User 3 User 4 User 5
0 App1 App1 NaN App1 App1 NaN
1 App2 NaN NaN App2 NaN NaN
2 App3 NaN NaN NaN NaN NaN
3 App4 NaN NaN NaN NaN NaN
4 App5 NaN NaN NaN NaN NaN
5 App6 NaN NaN NaN NaN NaN
6 App7 NaN NaN NaN NaN NaN
7 App8 NaN NaN NaN NaN NaN
8 App9 NaN NaN NaN NaN NaN
9 App10 NaN NaN NaN NaN NaN
感谢您的帮助。 干杯!
答案 0 :(得分:1)
这是使用一些numpy工具的方法。在这里,apply
循环浏览感兴趣的列,np.isin
在您的第一列(dat.Applications)上执行搜索,如果相应的元素包含在当前列中,则返回True。然后将此布尔数组转换为dat.Applications中的相应字符串,如果没有匹配项,则通过np.where
转换为NAN。然后将结果分配回原始DataFrame。
import numpy as np
dat.iloc[:, 1:] = \
dat.iloc[:, 1:].apply(lambda x : np.where(np.isin(dat.Applications, x),
dat.Applications, np.NAN))
请注意,例如可以使用pd。np.isin
而不是直接导入numpy,但这对我来说似乎更干净。
答案 1 :(得分:0)
一个关键的观察是,在输出中,应用程序列中的值也代表该行的值(索引col == value col)
(df.iloc[:,1:]
.melt()
.dropna()
.pivot(index='value',columns='variable',values='value')
.reindex([f'App{x}' for x in range(1,11)]))