我想重塑熊猫桌子。我有一个表格的形式:
date | country |state | population | num_cars
1 | c1 | s1 | 1 | 1
2 | c1 | s1 | 1 | 1
1 | c1 | s2 | 1 | 1
.
2 | c2 | s2 | 1 | 2
2 | c2 | s2 | 1 | 2
我想把它变成这种形状:
date |1_population | c1_s1_population | c1_s2_population...| c2_s1_populationc1_num_cars |c2_11_num_cars...
为说明起见,初始数据具有按国家/地区列出的日期和地区的弹出式窗口和数字。现在,我想将每个级别(国家/地区,国家/地区)的时间序列列转换为
我该怎么做?
答案 0 :(得分:1)
作为源数据样本,我使用了2个假设的DataFrame 国家,每个州3个州:
date country state population num_cars
0 1990 Xxx Aaa 100 15
1 2010 Xxx Aaa 120 18
2 1990 Xxx Bbb 80 9
3 2010 Xxx Bbb 88 11
4 1990 Xxx Ccc 75 6
5 2010 Xxx Ccc 82 8
6 1990 Yyy Ggg 40 5
7 2010 Yyy Ggg 50 6
8 1990 Yyy Hhh 30 3
9 2010 Yyy Hhh 38 4
10 1990 Yyy Jjj 29 3
11 2010 Yyy Jjj 35 4
要解决您的问题,请先定义重新格式化功能:
def reformat(grp, col):
pop = grp[col]
pop.name = grp.date.iloc[0]
return pop
从一组行( grp )中,选择一列具有特定名称( col )的列, 从第一行(分组键)将名称设置为 date 返回它。
第一步,将 df 按国家和州分组:
gr = df.set_index(['country', 'state']).groupby('date')
然后计算2个DataFrame,作为重新格式化的结果(应用 对于每个感兴趣的列,每个组都具有上述功能:
df1 = gr.apply(reformat, col='population')
df2 = gr.apply(reformat, col='num_cars')
有两个部分结果,将它们合并到索引上:
pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True,
suffixes=('_pop', '_cars'))
结果是:
country Xxx_pop Yyy_pop Xxx_cars Yyy_cars
state Aaa Bbb Ccc Ggg Hhh Jjj Aaa Bbb Ccc Ggg Hhh Jjj
date
1990 100 80 75 40 30 29 15 9 6 5 3 3
2010 120 88 82 50 38 35 18 11 8 6 4 4
如您所见,列上的MultiIndex的最高级别是“国家/人口” 和“国家/车号”。另一级包含状态名称。
要跟踪该解决方案的工作方式,请分别执行每个步骤并检查 其结果。