Question

我当前拥有一个DataFrame（df1），并且当前尝试将df1拆分为3个小DataFrame，并以原始df1列的名称（col_1df，col_2df，col_3df）命名，并且df1中的第一列应成为new的列名dfs如下所示

Answer 1

尝试如下使用Pivot Table：

样本数据（CSV）

a,date,v1,v2 
a1,2019-01-01,1,2
a1,2019-01-02,1,3
a2,2019-01-01,2,3
a3,2019-01-01,1,3

使用pandas.read_csv()函数将此CSV加载到熊猫数据框中。然后只需按以下所示应用pivot_table：

df.pivot_table(index='date', columns='a', values='v1')
a            a1   a2   a3
date                     
2019-01-01  1.0  2.0  1.0
2019-01-02  1.0  NaN  NaN

因此，您可以为其他列做

。

注意：始终以易于访问的方式发布样本数据，图像不是最佳实践。

编辑：

如果您想要对所有目标列执行自动操作的方式，那么最好的考虑就是创建字典，其中键是您的数据框名称，值是相应的数据框本身。

这里是：

d=dict()
target_cols=list(set(df.columns)-{'date','a'})
for col in target_cols:
    d[col+"_df"]=df.pivot_table(index='date', columns='a', values=col)

访问键之一：

print(d['v1_df'])
a            a1   a2   a3
date                     
2019-01-01  1.0  2.0  1.0
2019-01-02  1.0  NaN  NaN

通过使用列名和按行名分组一个数据帧

1 个答案: